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“Google机器学习速成课程”您看了吗?

两周前,我们高兴地与大家分享了我们的机器学习速成课程 (MLCC)。MLCC 最初是为 Google 工程师制作的最热门课程之一,我们的工程教育团队已向超过 18,000 位 Google 员工提供了此课程。

相信不少同学已经开启了您的学习之旅,欢迎在下方留言您对于本课程的感受和建议。

还没有开始学习的同学,可以阅读下面的 MLCC FAQ。希望您可以通过本课程了解机器学习的基础概念,并享受其中的乐趣。

  1. 本课程涵盖什么内容?
    MLCC 涵盖机器学习的基础知识,从损失、梯度下降到构建分类模型与神经网络,其中编程练习将通过 TensorFlow 进行。您可以观看由 Google 机器学习专家制作的简短视频,阅读文字版的课程,并体验设计师和工程师开发的教育小工具。

  2. 如何收费?
    MLCC 完全免费。

  3. 我不了解你们为什么要向所有人提供 MLCC?
    我们认为机器学习的潜力非常大,每一名技术人员都应该了解机器学习的基础知识。我们以简体中文、英语、西班牙语、韩语和法语授课。

  4. 课程包含实际世界的应用示例吗?
    当然包含。MLCC 的后半段内容包括一些实际的机器学习系统设计。MLCC 还涵盖我们专家曾犯过的一些错误,您可以从中汲取宝贵的经验和教训。

  5. 我需要有足够的数学背景才能理解 MLCC 吗?
    如果了解一些代数和基础统计知识(平均值和标准差),对此会有帮助。如果您了解微积分,学习本课程会更加容易,但微积分知识不是硬性要求。MLCC 包含一个预习部分,可以帮助您回顾一些数学背景知识。

  6. 这是一门编程课程吗?
    MLCC 包含一些 Python 编程练习。不过,这些练习仅占课程的很少一部分,非编程人员可以选择跳过这些练习。

  7. 我刚接触 Python。编程练习对我来说会很难吗?
    学习 MLCC 的许多 Google 工程师都完全不懂 Python,但他们仍然完成了练习。这是因为您在编程练习期间仅会编写很少的代码。您主要是修改现有变量的值,而不是从头编写代码。即便如此,如果您可以使用 Python 编程,会更轻松地理解代码。

  8. 不通过编程怎么学习机器学习概念呢?
    MLCC 利用各种媒介和交互式动手操作工具来帮助您了解机器学习的基础概念。您需要具备技术性思维,但不需要编程技能。

  9. 怎样展现我的机器学习技能?
    随着机器学习知识的增长,您可以通过帮助他人来测试自己的技能。我们还会启动一项 Kaggle 竞赛来帮助 DonorsChoose.org。DonorsChoose.org 是一个非盈利组织,这个组织让全美的公立学校教师可以申请所需的材料和体验来帮助学生成长。教师每年都会提交数十万个项目建议,2018 年预计将达到 500,000 个建议。

DonorsChoose.org 目前依赖大量的志愿者来筛选建议。Kaggle 竞赛希望帮助 DonorsChoose.org 使用机器学习来加快筛选速度,这可以让志愿者更充分利用他们的时间。此外,这项工作还可以帮助提高项目决策的一致性。

  1. MLCC 是 Google 唯一的机器学习教育项目吗?
    MLCC 仅仅是了解机器学习的众多方式之一。要探索 Google 提供的机器学习教育机会,请查看我们新推出的“与 Google AI 一同成长”计划,网址为 g.co/learnwithgoogleai。要开始学习 MLCC,请点击文末“阅读原文”或者访问 https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Fl5BZDkkzKTa21erO3WZFQ

机器学习集训营 第四期 北上广深杭

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