活动简介
在数字经济高速发展的今天，AI驱动的个性化推荐系统已成为企业赢得竞争优势的关键工具。本次活动以“AI在产品推荐系统的进化？”为主题，聚焦如何通过最新算法提升推荐精准度、降低用户流失率、提升商业转化。
会议将从技术实现层面入手，系统剖析 用户反馈循环、模型自适应、实时召回与离线训练的协同机制，并结合行业案例展示AI模型在不同场景下的实战效果。
与会者可获取一份《产品推荐系统实操手册》作为后续参考，涵盖模型评估指标、实验设计、A/B 测试流程等内容。
亮点收获：
- 掌握最新个性化算法趋势与技术路线图
- 学习构建可落地推荐系统的完整流程
- 了解如何利用用户反馈快速迭代模型
- 获取实战案例，快速对标行业标杆
主讲嘉宾
李晓峰
- 拥有十余年从事推荐系统研发与算法优化的经验，擅长大规模分布式系统设计。
- 在多个跨境电商与内容平台上，主导过多轮模型升级，显著提升用户留存与 GMV。
- 对强化学习、因果推断在推荐中的应用有深入研究，发表多篇高影响力技术论文。
- 擅长将业务需求与技术实现对齐，帮助团队实现快速迭代与精准落地。
- 多次受邀在行业大会上分享“AI推荐从实验到产出”的实践路径。
活动信息
日期：2024年7月14日
形式：线上（Zoom / Microsoft Teams）
预计时长：90分钟（含 Q&A）
适合谁参加
- 产品经理：希望了解推荐系统如何提升产品价值与用户体验。
- 技术负责人：想把握最新算法趋势，优化现有推荐架构。
- 数据科学家：寻求提升模型准确度、构建高效实验流程的实操方法。
- 业务分析师：需要掌握用户行为数据在推荐中的关键作用。
- 初创企业创始人：寻找可落地的推荐技术，快速实现商业化。
报名与席位
本次线上活动名额有限，先到先得。请尽快报名，以确保您获得参与机会。