Бакалавриат
2026/2027
Нейросетевые рекомендательные системы
Статус:
Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
3-й курс, 3, 4 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
80
Программа дисциплины
Аннотация
Авторы курса имеют многолетний опыт R&D для рекомендательных систем в Яндексе, и внедряли рекомендательные нейросети в такие сервисы, как Поиск, Реклама, Яндекс Музыка, Кинопоиск, Лавка, Алиса и другие. Эта работа подразумевает большое количество экспериментов и исследований, изучение статей и участие в конференциях. Успех во многом определяется наличием правильной интуиции для экспериментов и достаточными техническими навыками, чтобы их ставить.
И мы хотим с вами этим опытом поделиться! Рассказать как устроены современные рекомендательные системы, показать живые интуиции за классическими алгоритмами и подробно разобрать передовые нейросетевые подходы, опираясь на реальные кейсы и собственные исследования.
К концу курса вы:
* получите целостное представление о том, как устроены рекомендательные системы
* разберётесь в современных нейросетевых методах и текущих научных трендах
* освоите технические навыки для обучения и оценки рекомендательных моделей
* заложите основу для будущих собственных фундаментальных исследований в области рексистем; или же для плодотворной работы над реальными рекомендательными системами
Программа курса выросла из работы над последней итерацией замечательного курса «Рекомендательные системы» в ШАД, участия авторов в RecSys Summer School и ACM RecSys (в том числе с собственными статьями). Главное отличие — фокус на нейросетях, R&D и исследовательской культуре и меньше информации про продакшн-аспекты, продукты и общий систем дизайн.
На лекциях мы пройдем путь от постановки задачи рекомендаций до нейросетевых моделей для генерации кандидатов и ранжирования. Обсудим прикладные аспекты обучения и внедрения рекомендательных трансформеров, генеративные модели, графовые нейросети, обучение с подкреплением и ключевые тренды.
Семинары включают разборы статей, практические занятия, разборы кейсов внедрений и рексис соревнований, best practices исследовательской работы.