谷歌重回中国，在北京组建人工智能和机器学习团队，昨天（3月1日）又上线了机器学习速成课程的中文版，免费提供机器学习课程指导，这个课程最大的特点就是有完整的中文资料、中文语音和视频字幕以及相应的中文测试题，非常适合初学者，可谓良心。顺便提一句，整个视频的配音?都是使用机器学习技术生成的。

课程地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/

[IMAGE: https://steemitimages.com/DQmVVfoYZa3zTwgvaePCaeJSTeAK7AYgcX3L1yXKPgrRQEt/Screen%20Shot%202018-03-02%20at%202.51.05%20PM.png]

课程详情

以下是整个课程的目录：

简介

• 目标
• 前提条件和准备工作

机器学习概念

• 框架处理（15 分钟）机器学习基础属?术语
• 深入了解机器学习（20 分钟）线性回归，训练与损失
• 降低损失（60 分钟）两种梯度下降方法，及对学习速率的实验
• 使用 TF 的基本步骤（60 分钟）
• 泛化（15 分钟）什么是泛化，什么是过拟合，怎样评价一个模型的好坏
• 训练及测试集（25 分钟）把数据集分成训练集和测试集
• 验证（40 分钟）验证集
• 表示法（65 分钟）特征工程
• 特征组合（70 分钟）明白什么是特征组合，怎么用 TensorFlow 实现
• 正则化：简单性（40 分钟）L2 正则化，学习复杂化和普遍化的取舍
• 逻辑回归（20 分钟）理解逻辑回归，探索损失函数和正则化
• 分类（90 分钟）评估一个逻辑回归模型的正确性和精度
• 正则化：稀松性（45 分钟）L1 于 L2 正则化
• 神经网络介绍（40 分钟）隐藏层，激活函数
• 训练神经网络（40 分钟）反向传播
• 多种类神经网络（50 分钟）理解多类分类器问题，Softmax，在 TensorFlow 中实现 Softmax 结果。
• 嵌入（80 分钟）什么是嵌入，协同过滤，?嵌套

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）静态和动态训练的优缺点
• 静态推断与动态推断（7 分钟）静态和动态推断的优缺点
• 数据依赖关系（14 分钟）理解机器学习?中的数据依赖

机器学习现实世界应用示例

• 癌症预测（5 分钟）
• 18 世纪文献（5 分钟）
• ?现实世界应用准则（2 分钟）

结论

• 后续步骤：推荐了机器学习和 TensorFlow 的学习资料，以及 Kaggle 比赛。

同时，Google还提供了?大量的练习题和机器学习的术语库，极大方便了学习巩固。

参考：

• 谷歌今日上线基于TensorFlow的机器学习速成课程（免费中文版）