全程中文!谷歌发布机器学习速成课,完全免费(附视听评测)

夏乙 若朴 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

全球AI第一大厂Google推了新课程!

全程中文!谷歌发布机器学习速成课,完全免费(附视听评测)

Google今天上线了一个“机器学习速成课程”,英文简称MLCC。用他们自己的话来形容,这个课程节奏紧凑、内容实用。

量子位觉得还有很意外的两点:它,竟然,基本可以全程中文!(包括视频)

还不要钱~

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听完这个课程总共需要大约15小时,包含大量教学视频,还有对算法实际运用的互动直观展示,让用户可以更容易地学习和实践机器学习概念。课程共25节,还有40多项练习。

据Google介绍,这个课程本来是工程师教育团队为自家员工开发的,也就是说,它的前身是一份内部培训资料。目前,有18000多名Googler报名参加了MLCC课程,把从课程中学到的东西用到了Google的各种产品上。

内部培训很成功嘛,于是Google决定,把这个课程送到更多人面前。

虽说这个课程免费向所有人开放,但实际上,想听懂还是有一些门槛的。Google在课程页面上就明确地列出了课程的前提条件:

掌握入门级代数知识。 您应该了解变量和系数、线性方程式、函数图和直方图(熟悉对数和导数等更高级的数学概念会有帮助,但不是必需条件)。

熟练掌握编程基础知识,并且具有一些使用 Python 进行编码的经验。 机器学习速成课程中的编程练习是通过 TensorFlow 并使用 Python 进行编码的。您无需拥有使用 TensorFlow 的任何经验,但应该能够熟练阅读和编写包含基础编程结构(例如,函数定义/调用、列表和字典、循环和条件表达式)的 Python 代码。

这个前提,和吴恩达老师的课程其实差不多。

那么,数学已经基本全还给老师了怎么办!Python从入门到放弃了好几次怎么办!

Google在前提条件下边,还列出了学习这门课的准备工作,你需要恶补的知识、事先了解的工具,全都列了出来。

这其中,包括课程涉及的数学概念,每个概念都附有Google工程师教育团队精选的教程或文档,有来自可汗学院的课程、维基百科的词条、TensorFlow和Python的官方文档等等。

不过,这些链接到的内容都是英语的,如果需要中文版,还是要自己动手寻找。

试听感受

下面,是量子位带来的试听时间。

开头已经提过了,这个课程基本可以做到全程中文。不仅是全部的文字内容有中文版本,而且所有的讲课视频,也都是中文语音,听起来毫无障碍。

没错,即便是老外讲课,你听到的也都是中文语音。

这个译制片般的感觉,得益于Google的AI技术。所有的中文语音,其实都是根据原音(英文)识别并翻译之后,由机器合成的中文发音念出来的。

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Google其实也明确说了:“此视频讲座的配音是使用机器学习技术生成的。”

所以听上去,还是能感受到一点点的机器的“口音”。下面,以第一课《机器学习简介》为例。这节课的讲师,是Google机器学习总监Peter Norvig。一起听一下。

地址在此:http://www.365yg.com/item/6527817500875293192/

怎么样?这个中文配音还行么?而且语速可调,上面是正常倍速,如果你嫌慢,还能调成1.5倍速、2倍速来听讲。

量子位试了一下2倍速……一旦接受了这种设定,还是挺带感的。

不只是语音中文。再来下《深入了解机器学习》这一节的视频,感受一下。主讲人是D.Sculley,他是一名Senior Staff Software Engineer。

可以看到,视频中间出现的文字乃至公式,也都用中文显示了。

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当然尽信也是不可取的。上面提到了,这些中文内容,很多都是机器翻译的结果,所以其中仍然会有出错的地方。你在听课的过程中,注意分辨。

比如《降低损失》这一讲。视频的主讲人是Cassandra Xia,应该是一位姓“夏”的华人,不过机器翻译的时候,Xia会念成“克西亚”。

课程中遇到需要互动学习的部分,还会暂时中止。

值得注意的是,机器在翻译她的讲课时,把其中提到的TensorFlow,翻译成了“传感器流”。可能有一部分原因是,英文语音转文字时给转成了:tensor flow。

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如果大家看到真正严重的问题,可以留言讨论,或者向Google提出。我们只是提个醒,鸡蛋里挑个骨头。

另外很有意思的是,课程的最后部分讲到了机器学习在现实世界中的应用示例。

其中第一节讲的是《癌症预测》。这部分视频没有大吹特吹机器学习在诊断癌症方面有多厉害,反而是讲述了一个非常有趣的案例,推荐听一下:

地址在此:http://www.365yg.com/item/6527820187389919748/

Learn with Google AI

这个课程,是Learn with Google AI项目的一部分。项目网站上有大量Google机器学习专家提供的教学资源,除了上面介绍的MLCC课程,还有21项非常实用的资料和讲座视频。

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量子位要特别(再次)隆重推荐一个超级实用(有中文版)的资源:机器学习术语表。也就是机器学习专业词典啊同学们!在页面左下角切换语言,你就获得了一份汉英双语词典。

机器学习术语表:https://developers.google.com/machine-learning/glossary/

Learn with Google AI网站上当然还有更丰富的内容,凡是Google推出过的AI学习资源,基本上都汇总在这里了。比如Josh Gordon的入门课程视频、TensorFlow Workshops系列笔记教程、通过动手带你入门的TensorFlow Deep Playground,GCP的机器学习指南、TensorFlow文档、甚至Google在Coursera和Udacity上开设的课程,以及收购来的Kaggle竞赛,都列了出来。

随着Google搞更多的事情,这个网站上也会列出更多的课程和资源。

资源太多不知道从哪学起?量子位建议还是从系统的MLCC课程开始吧,或者just follow your heart~

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当然,Google还给了一个过滤器,让用户可以根据你是谁、想找什么类型的内容、关注机器学习工作的哪个环节来筛选内容。比如说量子位作为一只“好奇的猫”,就筛选出了这些内容。

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说了这么多,学习这种事你还是必须亲力亲为的。来,网址给你:

https://ai.google/education/

请自行科学上网查看

One More Thing

在MLCC课程中讲“机器学习简介”一节的Google机器学习总监Norvig最近还开源了一本人工智能教材的代码。

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这本书是1992年出版的Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp,开源的代码也是Lisp写的。嗯。

代码在GitHub上发布至今已有几周,在今天的GitHub热门榜单上依然排名第7,可以说是热度不减了。

但与天朝码农的购房热情相比,还是要输一大截:

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