| Kursbeschreibung (description): |
Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in Empfehlungssysteme. Vermittelt werden Grundlagen, Scoring und Systemarten wie Collaborative Filtering, Content-based, Hybrid und Semantic Recommender Systems. Behandelt werden zudem Datenquellen, Datenerfassung, Verarbeitung und Bewertungsmetriken, um eigene Systeme erfolgreich zu entwickeln.
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| Zielgruppe (target group): |
- Entwickler
- IT-Fachkräfte
- Fachkräfte ohne Programmiererfahrung
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| Voraussetzungen (requirements): |
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| Ziele (objectives): |
Grundlagen von Recommender-Systemen verstehen, verschiedene Arten von Recommender-Systemen kennenlernen, Datenquellen und -verarbeitung für Recommender-Systeme beherrschen, Bewertungsmetriken für Recommender-Systeme anwenden können.
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| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
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| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
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| Inhalte (agenda): |
- Einführung in Recommender-Systeme und ihre Bedeutung
- Gegenüberstellung verschiedener Recommender-Systemen: Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Hybrid Recommender Systems, Semantic Recommender Systems
- Datenquellen, Datenerfassung und -verarbeitung: Einblick in gängige Datenquellen und Techniken zur Datenerfassung, Datenaufbereitung und -analyse
- Bewertungsmetriken für Recommender-Systeme: Vorstellung verschiedener Metriken zur Beurteilung der Qualität von Empfehlungen
- Praktische Übungen: Aufbau eines einfachen Recommender-Systems mit Python
- Zusammenfassung und Abschlussdiskussion: Wie lässt sich das gelernte auf den eigenen Kontext übertragen?
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