Le cours Basic Recommender Systems vous présente les principales approches en matière de systèmes de recommandation. Les techniques décrites touchent à la fois les approches collaboratives et les approches basées sur le contenu et incluent les algorithmes les plus importants utilisés pour fournir des recommandations. Vous apprendrez comment ils fonctionnent, comment les utiliser et comment les évaluer, en soulignant les avantages et les limites des différents systèmes de recommandation.

À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de décrire les exigences et les objectifs des systèmes de recommandation basés sur différents domaines d'application. Vous saurez distinguer les systèmes de recommandation en fonction de leurs données d'entrée, de leurs mécanismes de fonctionnement internes et de leurs objectifs. Vous disposerez des outils nécessaires pour mesurer la qualité d'un système de recommandation et l'améliorer progressivement grâce à la conception de nouveaux algorithmes. Vous apprendrez également à concevoir des systèmes de recommandation adaptés à de nouveaux domaines d'application, en tenant compte des questions sociales et éthiques telles que l'identité, la vie privée et la manipulation. Fournir des recommandations abordables, personnalisées et de haute qualité est toujours un défi ! Le cours s'appuie également sur deux résultats globaux d'apprentissage (OLO) importants de l'IET, liés aux compétences en matière de créativité et d'innovation. En essayant de concevoir un nouveau système de recommandation, vous devez penser au-delà des limites et essayer de comprendre comment vous pouvez améliorer la qualité des prédictions. Vous devez également être en mesure d'utiliser les connaissances, les idées et la technologie pour créer des outils de recommandation nouveaux ou considérablement améliorés afin de soutenir les processus et les stratégies de prise de décision dans des scénarios différents et innovants, pour une meilleure qualité de vie.