程序猿（ID：Codermonkey） 猿妹 整编
素材来源：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
谷歌基于TensorFlow的机器学习速成课程公开了
3月的第一天，谷歌就为AI开发者和研究人员带来了重大福利：近日，谷歌上线人工智能学习网站Learn with Google AI，网站设有一门名为机器学习速成班（Machine Learning Crash Course ，MLCC）的免费课程。
谷歌重磅推出机器学习免费课程 MLCC
课程总体时长大约15个小时，包含25节互动式课程、Google研究人员的讲座、40多项练习、实际案例研究等，还可以以互动方式直观呈现算法的实际运用。该课程基于谷歌内部课程，最初旨在帮助谷歌员工对AI和机器学习基础知识进行介绍，已有18000名员工入学。
现在，MLCC 将面向所有人开放，而且有中文版网站！
“机器学习速成课程”中文版：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
Learn with Google AI：https://ai.google/education
为了让大家直观的了解课程全貌，猿妹将目录展示如下：
课程目录：
第一部分：机器学习概念
● 机器学习简介（3分钟）
● 框架处理（15分钟）
● 深入了解机器学习（20分钟）
● 降低损失（60分钟）
● 使用TF的基本步骤（60分钟）
● 泛化（15分钟）
● 训练集和测试集（25分钟）
● 验证（40分钟）
● 表示法（65分钟）
● 特征组合（70分钟）
● 正则化：简单性（40分钟）
● 逻辑回归（20分钟）
● 分类（90分钟）
● 正则化：稀疏性（40分钟）
● 神经网络简介（55分钟）
● 训练神经网络（40分钟）
● 多类别神经网络（50分钟）
● 嵌入（80分钟）
第二部分：机器学习工程
● 生产环境机器学习系统（3分钟）
● 静态训练与动态训练（7分钟）
● 静态推理与动态推理（7分钟）
● 数据依赖关系（14分钟）
第三部分：机器学习现实世界应用示例
● 癌症预测（5分钟）
● 18世纪文学（5分钟）
● 现实世界应用准则（2分钟）
总结
● 后续步骤
前提条件
按照该课程所述，读者可能需要初级代数知识，如变量与系数、线性方程组和函数曲线等以理解基本的机器学习模型。
准备工作
机器学习速成课程中的编程练习使用 Pandas 库来操控数据集。所以在准备工作中，你还需要先熟悉学习Pandas，以及低阶 TensorFlow 基础知识。
该课程将解答什么问题
具备了前面提到的前提条件，并且做好了准备工作，是不是已经跃跃欲试了呢，别着急，我们再来了解下学完这套课程，会有哪些收获呢
多版本课程学习
接下来，你就可以开始正式的进入学习了，课程提供包括英语、西班牙语、法语、韩语和简体中文在内的多种版本，可以从网页左下角的下拉列表中选择语言。
下面以《深入了解机器学习 (Descending into ML)》这一模块为例
这一模块先直观介绍线性回归，为介绍线性回归的机器学习方法奠定基础。
视频讲座的配音是使用机器学习技术生成的。用户可以点击上方的 “发送反馈” 即可提交错误报告和建议，协助谷歌改进配音技术。同时，还可以自行选择语速，可以说非常人性化了。
检验成果的练习题
该课程提供了很多中文练习，包括编程练习和文本理解的选择题，这非常有助于各位开发者检验学习成果
每个练习题的答案还会有非常详细的解析，十分用心。
丰富全面的术语库
除此之外，该课程还提供了相当全面的术语库，这一部分分成全面的介绍了机器学习中的术语的含义，非常容易理解。
最后，该课程还提供了非常多的中文学习资料或技术博客，这些文本资料同样也是扩展读者知识并从原理上学习新技术的重要保证。
谷歌一直在追求人工智能教育的普及，包括开放了像TensorFlow这样的高级项目以及其他有趣的项目，这些项目就是展示AI的一种方式，总而言之，机器学习速成班（Machine Learning Crash Course ，MLCC）的免费课程简直就是机器学习爱好者的福音，你们一定不要错过了。
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