免费中文版!谷歌机器学习速成课程今日上线!

AI 科技评论按:谷歌的人工智能学习平台横空出世,还有谷歌的免费中文机器学习速成课程!

今天,谷歌在以往介绍自己的 AI 产品、开源代码和研究成果的 ai.google 网站上新上线了教育板块「Learn with Google AI」(ai.google/education/),汇集各类 AI 学习资源,旨在帮助广大学生、研究者、产品开发者掌握包括 AI 基础知识、模型开发技术、开源平台使用、Kaggle 竞赛、综合解决方案设计等各方面的 AI 技术应用能力。

「Learn with Google AI」中丰富的学习内容板块

「Learn with Google AI」的重头戏是一类新的免费课程「机器学习速成课程」(MLCC),其中除了指导性的课程视频,还有练习题和交互性的可视化内容,便于学习和立即实践。尤其令人开心的是有全套中文课程。

课程目前包含 25 节课程、40 多项练习、实际案例研究、谷歌研究人员讲座等内容,课程总耗时大约 15 小时,完成课程即可具有相当的机器学习开发水平。

快节奏的 MLCC 课程最初是在谷歌内部使用,用于学习基础机器学习知识的。目前已经有超过一万八千名谷歌员工申请了从增强摄像头校准、AR 谷歌地图到提高 YouTube 流媒体画质等各种 MLCC 课程,这些课程的成功也正是谷歌打算把它们公开给大众的动力。

除了机器学习速成课程,「Learn with Google AI」目前还包括了机器学习词汇表、TensorFlow API MLCC 课程、TensorFlow 动手实验室、TensorFlow Deep Playground 动手实验室、TensorFlow 文档、谷歌云机器学习开发课程和样例、Kaggle Learn 和比赛开发指导等众多内容,之后谷歌 AI 教育团队也还会继续扩充更多的课程和文档资源。

根据谷歌 AI 「Learn with Google AI」项目负责人 Zuri Kemp 在博客中介绍,AI 已经展示出了解决复杂问题的能力和改写整个工业界的潜力,这从另一方面也对 AI 提出了多样化展现人类观点和人类需求的要求。谷歌 AI 的使命之一就是帮助任何对机器学习感兴趣的人,不管是开发者还是企业,帮助他们达成自己的目标、帮助他们成功。

「Learn with Google AI」项目的初衷就是希望让 AI 技术本身、让 AI 技术的好处对每个人都触手可及,尤其让感兴趣的人明白如何用 AI 解决有难度的问题。不管是想要寻找高级教程和资源的深度学习专家,还是凭借好奇心刚刚接触 AI 的新手,谷歌都希望他们能在这里接触到谷歌的机器学习专家们提供的学习内容。

感兴趣的小伙伴快去 ai.google/education/ 体验和学习一下吧~

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2018-03-01

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏新智元

AutoML将深度学习最难一环自动化,AGI技术基础已开始铺设

【新智元导读】谷歌在 I/O 大会上新发布的 AutoML 旨在自动化设计深度学习软件最难的部分之一——为神经网络选择正确的架构。包括 Facebook 的 A...

3815
来自专栏云加新鲜事儿

王之捷:AI智能云端架构大幅提升智能语音识别能力

腾讯云AI业务架构师王之捷分享了腾讯云在人工智能、尤其在智能云方面的最新进展,以及如何将这些能力应用到工作当中。 [1506418627111_7828_150...

4746
来自专栏云时之间

量化投资与数据分析学习:前言

去年的这个时间点,我开始写经济金融的这一部分的学习笔记,受到了许多好朋友们的鼓励与支持,其中也有很多朋友给我提出了一些指正和建议,在这里再次表达感谢.

1573
来自专栏AI科技大本营的专栏

2016:深度学习独领风骚的一年

作者: CADE METZ 编译: AI100 原文地址: https://www.wired.com/2016/12/2016-year-deep-lear...

33114
来自专栏AI科技评论

阅面科技在FDDB平台拔得头筹,全新算法突破人脸检测极限

5月20日,根据人脸检测评测平台FDDB公布的数据排名显示,来自中国的人工智能公司阅面科技(ReadSense)在众多的优秀竞争者中拔得头筹。 ? ? 如图为F...

2848
来自专栏腾讯高校合作

腾讯优图团队再创佳绩,刷新人脸识别世界纪录

近日,在国际权威人脸识别数据库LFW上,腾讯优图团队提交了在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside da...

3256
来自专栏人工智能快报

专家探讨神经形态计算未来发展之路

多位国际电气和电子工程师协会(IEEE)会员联合发表了一篇神经形态计算与神经网络硬件的全面调研(调研得到了美国能源部先进科学计算研究办公室、橡树岭国家实验室的支...

3124
来自专栏大数据文摘

这么多机器学习的应用场景,金融领域到底有何不同?

在金融领域,机器学习可能会产生神奇的效果,尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯,也许只是一点点)。然而,机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数...

663
来自专栏云时之间

量化投资与数据分析学习:前言

去年的这个时间点,我开始写经济金融的这一部分的学习笔记,受到了许多好朋友们的鼓励与支持,其中也有很多朋友给我提出了一些指正和建议,在这里再次表达感谢.

1113
来自专栏灯塔大数据

荐读|电信大数据关键技术挑战

电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS,沉淀了海量用户7个维度的信息:1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营...

3377

扫码关注云+社区