한빛출판네트워크

★ 검증된 콘텐츠로 새로운 학습 경험 제공

본 강의는 현업 전문가들의 경험과 검증된 노하우를 바탕으로, 최신 기술을 활용한 학습 콘텐츠입니다.

• 전문가 검증 기반: 수많은 전문가와 실무 현장에서 인정받은 지식과 경험으로 구성되어, 신뢰성 및 실용성이 높습니다.

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

• 새로운 학습 경험 제공: 기존 문서나 자료를 넘어서는 디지털 콘텐츠로, 보다 생동감 있고 직관적인 학습 경험을 선사합니다.

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

★ 서비스의 필수 경쟁력인 추천 시스템

• 추천 시스템은 넷플릭스, 인스타그램, 쿠팡 등 성공적인 서비스의 성공 비결임

• 알고리즘 이론보다 실무 적용과 문제 해결에 중점을 둔 접근법

• 성공 사례와 실패 사례를 통한 추천 시스템의 핵심 원리 이해

• 현업 개발자의 경험을 바탕으로 실전에서 활용 가능한 노하우 제공

★ 실무 핵심 포인트 집중 공략

• 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

★ 한빛랩스 강의 수강기간 안내

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

• 업데이트 일정: 2024년 12월 30일 완강 예정 (총 8차시)

• 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.