网络机器人吧社区

终于,Google内部培训过1.8万人的机器学习速成课首度公开!中文配音哦~

人工智能头条 2018-11-12 10:10:50

作者 | Leo


新的学习资源来了!刚刚,Google上线了人工智能学习网站 Learn with Google AI,并推出了机器学习在线课程,免费!而且还有中文配音!


首先,传送门奉上


“机器学习速成课程”中文版:

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/


Learn with Google AI 学习资料:

https://ai.google/education



这个课程名为“机器学习速成课程” (简称MLCC) ,定位为机器学习热爱者的自学指南。


本来这是Google的内部课程,最初旨在帮助Google员工建立对人工智能和机器学习基本原理的快速认知,目前已有18,000名员工参加。


现在,Google终于允许这个课程“飞进寻常百姓家”。


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。


为了展现课程全貌,营长将目录展示如下:


目录


简介

  • 目标

  • 前提条件和准备工作


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(45 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)


    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)


    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


    课程可以教会你什么?



    官网显示,该课程将解答如下问题:


    • 机器学习与传统编程有何不同?

    • 什么是损失,如何衡量损失?

    • 梯度下降法的运作方式是怎样的?

    • 如何确定我的模型是否有效?

    • 怎样为机器学习提供我的数据?

    • 如何构建深度神经网络?


    学习前的准备工作


    看到这里,你是不是跃跃欲试、摩拳擦掌呢?别急,虽然Google表示,这门速成课程是为机器学习零基础的新手设计的,但是为了能够理解课程中介绍的概念并完成练习,需要参与者掌握入门级的代数知识;熟练掌握编程基础并具有一些使用Python进行编码的经验。



    在准备工作中,课程还要求学习者对 Pandas 有所了解,因为机器学习速成课程中的编程练习使用 Pandas 库来操控数据集。


    同时需要你了解低阶的 TensorFlow 基础知识,因为速成课程中的编程练习使用 TensorFlow 的高阶 tf.estimator API 来配置模型。


    对于需要用到的主要概念和工具,Google也做了系统的罗列,很多概念都有超链接来进行解释,但可惜的是很多超链过去的网站都是英文,看来英文还是不能还给老师啊。


    课程学习


    准备工作完成后,就可以参照目录进行按部就班的学习了。


    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。


    值得一提的是,视频讲座的配音是使用机器学习技术生成的。营长在试听后发现,虽然机器的味道还很重,但并不影响理解,视频上方还有“发送反馈”的设置,点击后可以提交错误报告和建议,协助Google改进配音技术。



    学习效果的检验


    除了教学视频和文章,在每一小节结束后,课程都还附有检验学习效果的小题目。


    比如在第一节框架处理的学习结束后的题目是这样的:



    在你选择完成后,系统会告诉参与者为什么是对的,为什么是错的:



    当然也有编程练习,比如:



    Google为什么这么做?


    半个月前,一年一度的 MIT 十大突破性技术评选揭晓,“AI 大众化”位列其中,评选机构认为其突破性在于基于云的 AI 技术使得 AI 更加便宜且易于使用。


    自从公司战略从 Mobile first 转变为 AI first 以来,Google 就不遗余力地推行人工智能的大众化,其中就包括像 TensorFlow 以及更有趣的一些项目,比如 Doodles等,这些实验旨在以更实用的方式展示 AI。


    尽管如此,很多公司依然缺乏足够多会使用 AI 的人才,“人工智能人才缺口数百万”这样的报道也屡屡被朋友圈刷屏,所以Google正试图让更多的人能够通过 Learn with Google AI 来一起了解这个领域,并将人工智能和机器学习的人才汇聚起来,供他们了解机器学习核心概念、开发技巧以及应用其解决一些实际问题。


    机器学习速成课程 (简称MLCC) 是Google的第一个课程计划,相信日后Google会上线更多的课程和资源。


    最后,预祝大家学习愉快!






    扫描二维码,关注「人工智能头条」

    回复“技术路线图”获取 AI 技术人才成长路线图


    Copyright © 网络机器人吧社区@2017