课程简介

本课程是一个大模型推荐系统的闭门定向培训课程。针对企业的推荐业务场景，侧重讲解推荐系统怎样拓展到大模型技术体系，利用大模型更好地赋能传统推荐系统，提升推荐业务的技术能力，带来推荐效果的提升和产品形态的革新。本次培训主要包括如下4大模块：
1.第一部分讲解大模型相关基础知识，这块侧重讲解大模型的数据处理、预训练、微调、服务部署等，是后续大模型推荐课程的基础；
2.第二部分讲解大模型怎样应用于推荐系统，讲解4个利用大模型赋能推荐系统的范式；
3.第三部分以电商场景为案例，讲解大模型怎么应用于电商场景（这部分可以基于企业实际情况进行调整，以适配企业的业务）；
4.第四部分讲解以大模型为核心的对话式推荐系统，这是区别于传统推荐系统的一种新的产品形态。
希望通过本课程的学习可以让学员对整个大模型推荐系统的流程、算法体系、产品形态、新应用场景等方方面面有一个全面的了解，更好地对企业的推荐业务进行迭代、升级

目标收益

学习完本课程后，学员的主要收获有：
(1) 更加具象化地了解大模型相关的核心技术原理；
(2) 了解大模型怎么应用于推荐系统，知道大模型应用于推荐系统的4种主流范式；
(3) 了解大模型在电商等具体场景中怎么应用，能够解决哪些问题；
(4) 本课程提供完整的代码实现，帮助企业快速用上大模型推荐系统；
(5) 了解对话式推荐这种新的产品形态怎么在企业场景中落地，具体的方法和策略是什么；
(6)提供大模型落地企业的方法论和步骤指导；

培训对象

本课程适合有一定推荐系统基础，对怎么将大模型技术引入传统推荐系统感兴趣的算法、工程、产品、运营、市场、团队管理人员。

课程内容

第一部分 大模型基础（共2时）
大模型基础和核心算法原理介绍
1.大模型的产业发展情况介绍；
2．大模型的数据处理与资源介绍；
3.大模型预训练、微调、应用；
4. 大模型的推理与部署；
第二部分 大模型应用于推荐系统的4种范式（共4时）
介绍大模型应用于推荐系统的4种主流范式及相关案例；
1. 大模型应用于推荐的准备工作；
2. 大模型的生成推荐范式；
3．大模型的预训练推荐范式；
4. 大模型的微调推荐范式；
5. 大模型的ICL推荐范式；
第三部分 电商场景案例（共4时）
分享大模型怎么样赋能传统的电商推荐系统
1. 大模型怎么用于生成个性化商品描述和生成用户画像；
2. 大模型怎么用于猜你喜欢、关联推荐；
3．大模型怎么解决冷启动问题；
4. 怎么利用大模型进行推荐解释；
5. 大模型怎么在企业场景进行落地，具体策略是什么；
第四部分 对话式推荐系统（共2时）
讲解怎么利用大模型的自然语言能力实现对话式推荐
1. 对话式推荐的应用场景；
2. 对话式的技术原理和核心模块；
3. 对话式推荐的技术实现方案和具体路径。