Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In januari gratis thuislevering in België (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel
Omschrijving
This book offers a comprehensive exploration of the intersection between Large Language Models (LLMs) and recommendation systems, serving as a practical guide for practitioners, researchers, and students in AI, natural language processing, and data science. It addresses the limitations of traditional recommendation techniques--such as their inability to fully understand nuanced language, reason dynamically over user preferences, or leverage multi-modal data--and demonstrates how LLMs can revolutionize personalized recommendations. By consolidating fragmented research and providing structured, hands-on tutorials, the book bridges the gap between cutting-edge research and real-world application, empowering readers to design and deploy next-generation recommender systems. Structured for progressive learning, the book covers foundational LLM concepts, the evolution from classic to LLM-powered recommendation systems, and advanced topics including end-to-end LLM recommenders, conversational agents, and multi-modal integration. Each chapter blends theoretical insights with practical coding exercises and real-world case studies, such as fashion recommendation and generative content creation. The final chapters discuss emerging challenges, including privacy, fairness, and future trends, offering a forward-looking roadmap for research and application. Readers with a basic understanding of machine learning and NLP will find this resource both accessible and invaluable for building effective, modern recommendation systems enhanced by LLMs.