한빛출판네트워크

★ 『추천 시스템 입문』 영상 버전 출시!

본 강의는 도서 콘텐츠의 핵심 가치를 유지하면서 최신 AI 기술을 활용하여 제작된 디지털 콘텐츠로, 여러분에게 새로운 경험을 제공합니다.

• 검증된 도서 콘텐츠 기반: 수많은 독자와 현업 개발자들에게 검증받은 도서를 바탕으로, 높은 신뢰성과 실용성을 제공합니다.

• 전문가 품질 보증: 저자 또는 현업 전문가의 꼼꼼한 검수로 콘텐츠의 정확성과 현장 적용성을 보장합니다.

• 효율적인 학습 설계: AI 기술로 핵심 내용을 압축하여, 꼭 필요한 지식을 빠르게 습득할 수 있습니다.

• 새로운 학습 경험 제공: 도서의 가치를 디지털 콘텐츠로 재해석하여, 독서와는 차별화된 새로운 학습 경험을 제공합니다.

• 지속적인 콘텐츠 진화: 수강생 피드백과 최신 기술 트렌드를 반영하여 지속적으로 콘텐츠가 업데이트됩니다.

★ 추천 시스템, 이제는 서비스의 필수 경쟁력입니다.

넷플릭스의 '맞춤 동영상', 인스타그램의 '팔로우 추천', 쿠팡의 '함께 본 상품'까지

성공적인 서비스들의 공통점은 바로 강력한 추천 시스템입니다.

본 강의는 실제 추천 시스템을 구축한 현업 개발자들의 경험을 바탕으로, 알고리즘의 이론적 설명보다는 실무 적용과 문제 해결에 초점을 맞췄습니다. 성공 사례와 실패 사례를 통해 실전에서 통하는 추천 시스템 구축 노하우를 전수합니다.

특히 다음과 같은 실무 핵심 사항들을 상세히 다룹니다.

• 서비스 특성에 맞는 최적의 추천 알고리즘 선택법

• 효과적인 추천을 위한 데이터 수집과 활용 전략

• 추천 시스템 프로젝트 기획과 팀 구성 방법

• 추천 결과의 효과적인 제시와 성능 평가 방법

수많은 선택지 속에서 사용자에게 딱 맞는 가치를 전달하는 추천 시스템, 이제 실전 노하우와 함께 시작하세요!

★ 한빛랩스 강의 수강기간 안내

• 서비스 기간: 2024년 11월 20일 ~ 2025년 1월 19일 (2개월)

• 업데이트 일정: 2024년 11월 25일 완강 예정 (총 10차시)

• 수강 혜택: 한빛랩스에서 수강 시 유료 전환 후에도 계속해서 무료 수강 가능

• 함께 만들기: 수강하시면서 느끼신 점을 자유롭게 남겨주세요. 여러분의 의견을 반영하여 더 나은 강의로 찾아뵙겠습니다.

추천 시스템의 기초와 실무 활용

• 추천 시스템의 정의와 필요성

• 서비스에 적합한 추천 시스템 설계하기

• 프로젝트 초기 단계부터 배포 및 평가까지의 전 과정

추천 알고리즘 이해와 활용

• 내용 기반 필터링, 협조 필터링 등 주요 알고리즘 소개

• 데이터의 특징에 따른 알고리즘 선택과 조합

• 딥러닝 기반의 고급 추천 알고리즘 활용법

실무 사례와 평가 기법

• 무비랩 팀의 성공과 실패 사례 분석

• 오프라인/온라인 평가 기법과 사용자 스터디 활용법

• 시스템 성능 최적화를 위한 로그 설계

• 데이터를 분석해 각 고객에게 맞춤 서비스를 제공하고 싶은 개발자, 데이터 과학자

• 추천 시스템을 업무 시스템에 접목하기 위한 교두보를 배우고 싶은 개발자, 기획자 

• 추천 시스템 개발을 위해 개발자와 소통해야 하는 프로덕트 매니저, 기획자

• 추천 서비스의 사용자 경험을 책임지는 UI/UX 디자이너

• 추천 알고리즘을 서비스에 적합하게 설계할 수 있습니다.

• 사용자와 서비스 목적을 동시에 만족하는 UI/UX를 구현할 수 있습니다.

• 오프라인/온라인 평가 방법을 이해하고 성능을 개선할 수 있습니다.

• 추천 시스템 도입과 운영 과정에서 발생하는 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다.