谷歌上线机器学习速成课程，包含40多项练习、25节课程

谷歌上线机器学习速成课程，包含40多项练习、25节课程

随着机器学习越来越受到大众的关注，很多初学者希望快速了解机器学习和前沿技术。今天，谷歌推出了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，其中包括 40 多个练习、25 节课和 15 小时的紧凑学习内容。谷歌官方将其描述为机器学习爱好者的自学指南对数函数教案下载，课程资料全部用中文编写，课程视频通过机器学习技术转录成中文音频。这对中国读者会有很大的帮助，当然我们也可以选择英文音标来更准确地学习内容。另外，据机器之心介绍，这曾经是谷歌内部培训工程师的课程，有近10个，

课程地址：

如本课程所述，读者可能需要了解基本的机器学习模型，例如变量和系数、线性方程组和函数曲线等代数知识。此外，读者还需要一些 Python 编程经验，但一般只需要最基本的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式。本课程的实现基于 Python 和 TensorFlow对数函数教案下载，但读者在学习前不需要任何 TensorFlow 知识。

除了上面提到的两个基本要求外，读者可能还需要准备一些基础知识。当然，当他们真正遇到信息时，查看信息是完全可以的。其实准备工作主要分为三个部分：数学基础、编程基础和函数库。我们为读者提供了来自机器之心的一系列资源和文章，以检查相关问题。

在数学方面，代数相关的变量、系数、线性方程组、对数和 sigmoid 函数帮助读者理解模型最基本的表达方式，包括如何定义推理过程、如何构造损失函数和激活函数。与线性代数相关的矩阵和张量的知识有助于读者理解模型在计算过程中代表什么。例如，矩阵乘法等仿射变换表示神经网络中神经元的线性组合或全连接。还需要概率论和统计学，但本课程只需要了解均值和方差等概念。对于微积分，我们只需要了解导数、偏导数和链式法则的基本概念。

在Python编程和常用第三方库方面，本课程要求也很少，掌握基本操作即可。比如Python的三大数据结构，列表、字典、元组，还有循环、条件等基本表达式。需要了解的第三方库也是科学计算的代表，比如NumPy、Pandas、Matplotlib。以下是机器之心2017年发的教程，基本为读者提供了足够的学习资料。

目录

介绍：

机器学习概念：

项目：

现实生活中的 ML 示例：

综上所述：

练习题：

课程特色

本次机器学习速成班最大的特点就是拥有完整的中文教材、中文语音字幕、中文试题，为机器学习初学者提供了最实用的教材。

如下图，本课程提供的课件非常适合国内初学者：

如下图所示，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，非常有助于读者测试他们在视频和资料中所学的内容。

机器学习术语如下所示。这部分分为对机器学习中术语含义的全面介绍，非常容易理解。

最后，课程还提供了大量的中文学习资料或技术博客。这些文本资料也是扩大读者知识面和原则学习新技术的重要保障。

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