Google 发布了一套使用 TensorFlow API 进行机器学习的速成课程（MLCC）：节奏紧凑、内容实用 —— 最重要的，是提供完整的中文服务。机器学习速成课程共 15 课时讲解，25 节课程，以及 40 多项练习。包含一系列视频讲座课程、实际案例分析和实践练习，以及基于：California Housing Data Set 数据集的实验练习指导。
通过该课程，能了解 Google 专家针对机器学习方面的关键概念提供的最佳做法，包括 ——
- 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？
同时，该机器学习速成课程并不会假定或要求您预先掌握机器学习方面的任何知识。但是，为了能够理解课程中介绍的概念并完成练习，您最好满足以下前提条件：
- 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。
课程地址：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/