本课程主要包括以下两方面内容：搜索引擎和智能推荐技术实践及应用、自然语言处理与深度学习的客服智能语义分析技术及应用。

A 搜索引擎相关内容，包括搜索引擎的概述、Query分析、搜索意图识别、排序学习、搜索问答等方面的相关技术，介绍搜索引擎的核心技术和算法实践及在实际业务场景中的案例；第二，围绕智能推荐，介绍目前行业应用、构建推荐系统的整个流程，包括各种召回算法、多任务学习、融合排序、效果评估等，结合多个行业的落地经验，剖析推荐系统开发和实践中的难点，讲授推荐系统的架构设计、性能和算法优化经验及实际案例等。着重从技术角度分享搜索引擎和推荐系统的架构实践、算法和性能优化经验、与NLP和知识图谱的结合等，理论联系实际，展示工程开发、架构设计和算法等方面的技术人员如何打造效果更好、性能更优的搜索推荐系统以给企业带来更大的收益。

B 面向客服领域的语义分析技术及应用。围绕客服场景，分析当前行业的客服文本挖掘分析的应用现状，结合达观数据服务的多个行业的经验，分析客服场景文本语义分析的技术难点，介绍自然语言处理和深度学习算法技术在客服场景的应用技术方案。分享达观数据面向客服场景在客户意图洞察、精确营销、运营赋能等领域的智能化应用案例，展示了自然语言处理和深度学习技术如何帮助坐席运营人员从海量交互文本中挖掘其中蕴含的丰富潜在价值，大幅提升用户体验，推动企业服务能力体系升级。

课程收益A

1、了解搜索引擎和智能推荐相关概念及其在行业中的现有应用。

2、理解搜索引擎和智能推荐给行业应用带来的价值。

3、理解搜索引擎和智能推荐在行业中应用的相关挑战与解决方案。

4、熟悉搜索引擎和智能推荐应用的相关核心技术，包括深度学习、NLP和知识图谱。

5、了解搜索引擎和智能推荐系统的整体架构及模块组件。

6、了解搜索引擎和智能推荐的效果优化思路和方法。

课程目标B

1、了解人工智能在客服领域的现有应用情况。

2、理解客服智能语义分析技术给行业应用带来的价值。

3、理解客服场景下文本处理的相关挑战与解决方案。

4、了解客服领域的智能语义分析相关技术。

5、了解客服智能语义分析系统的整体架构集模块组件。

6、了解客服领域语义分析应用的相关案例。