某风网人工智能+机器学习+深度学习+推荐系统项目实战视频教程

算法数学

课程简介

《某风网人工智能+机器学习+深度学习+推荐系统项目实战视频教程》某风网人工智能+机器学习+深度学习+推荐系统项目实战视频教程【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地

已有 0 人浏览发布 2026-09-16 更新 2026-09-16

这套课的名字起得很“大路货”，但把它拆开看，其实是三条线拧在一起：传统机器学习基础、深度学习骨干网、以及一个推荐系统项目收尾。这种结构在同类资料里不算少见，区别在于它把推荐系统当成了落地出口，而不是把 CNN、RNN 讲完就散场。如果你手上已经攒了几套只讲模型不讲业务的视频，这套的价值恰恰在最后那段项目链路。

课纲的含金量在哪一段

判断一套算法课值不值得花时间，我一般先看它怎么处理“过渡地带”。纯理论课会把梯度推导讲得很细，纯实战课直接调库，两者中间那块——特征怎么进模型、Embedding 怎么存怎么查、召回和排序怎么分工——往往被跳过。这套课在推荐系统部分把 Embedding 向量检索单独拎出来讲，说明它没有停留在“训一个模型看 loss 下降”的层面，而是往工程侧挪了一步。对已经会写 Python、但没做过完整推荐链路的读者，这一步比多学两个网络结构更实用。

哪些章节值得精看，哪些可以快进

机器学习基础部分：如果你已经系统学过一遍，这块可以当复习快进，重点扫一遍它用的符号体系和术语习惯，方便后面衔接。
深度学习骨干：CNN、RNN 这类内容各家讲法趋同，挑你之前没吃透的那一两个结构精看即可，不必逐节跟。
推荐系统实战：这是全课的重心。召回、排序、向量检索这几块建议放慢，边看边把数据流转画成一张图，比记笔记有用。
收尾的项目串讲：值得反复看，重点不是代码怎么写，而是它怎么把一个模糊的业务需求拆成可训练、可评估的任务。

资料包别整包囤，拆成三层用

这类课程的资料通常混着视频、章节笔记和代码。我的建议是拆开对待：视频按上面说的分轻重看；章节笔记不要当字幕存着，它的正确用法是“看完一节后合上视频，用笔记对照自己漏了哪个环节”；代码部分单独拉出来跑，先跑通再改参数，改到结果不符合预期时再回头翻对应视频。很多人囤完资料就再也没打开过，问题就出在把三类东西当成一个整体，结果每一类都没用到位。

学完之后怎么检验自己没白学

一个比较硬的检验标准：能不能不看视频，自己搭一条从原始行为数据到最终推荐结果的迷你链路，哪怕数据量很小、模型很简单。如果这条链路你能独立走通，说明向量检索、召回排序这些概念是真的落进手里了；如果走到一半发现卡在数据准备或评估指标上，那正好说明该回去补哪一段。这套课面向的岗位方向偏大模型应用与 RAG 落地，简历上写“会调 API”和写“跑通过完整检索链路”，是两回事。

总的来说，它适合已经有一定编程底子、想补上推荐系统这块工程视角的人。零基础直接上手会有点吃力，建议先把 Python 和基础数学过一遍再来。

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课程推荐

视频目录（35 节）

* 第一章：Numpy前导介绍1-10.mp4

* 第一章：Numpy前导介绍11.mp4

* 第一章：Numpy前导介绍12.mp4

* 第一章：Numpy前导介绍13-15.mp4

* 第二章：Pandas前导课程1-4.mp4

* 第二章：Pandas前导课程5-7.mp4

* 第二章：Pandas前导课程8-11.mp4

* 第三章机器学习（一）1-7.mp4

* 第四章：机器学习（二）1.mp4

* 第四章：机器学习（二）2.mp4

* 第四章：机器学习（二）3-5.mp4

* 第四章：机器学习（二）5-6.mp4

* 第四章：机器学习（二）7.mp4

* 第五章机器学习三-决策树1-7.mp4

* 第六章机器学习四-SVM支持向量机1-6.mp4

* 第七章机器学习五-聚类分析+贝叶斯11.mp4

* 第七章：机器学习五-聚类分析+贝叶斯1.mp4

* 第七章：机器学习五-聚类分析+贝叶斯2-4.mp4

* 第七章：机器学习五-聚类分析+贝叶斯5-7.mp4

* 第七章：机器学习五-聚类分析+贝叶斯8.mp4

* 第八章机器学习六-EM-HMM-LDA-ML4-6.mp4

* 第八章：机器学习六-EM-HMM-LDA-ML1.mp4

* 第八章：机器学习六-EM-HMM-LDA-ML2-4.mp4

* 第一章：深度学习概述1-2.mp4

* 第一章：深度学习概述3-4.mp4

* 第一章：深度学习概述5-6.mp4

* 第二章 CNN 卷积神经网络1-4.mp4

* 第三章 RNN循环神经网络1-3.mp4

* 第四章总结.mp4

* 第五章推荐系统1-6.mp4

* 第五章推荐系统7-8.mp4

* 第五章推荐系统9-15.mp4

* 第六章推荐系统&数据挖掘&人工智能1-2.mp4

* 第六章：推荐系统&数据挖掘&人工智能3-8.mp4

* 第六章：推荐系统&数据挖掘&人工智能9-14.mp4