三月份，Google AI 人工智能教育项目放出大福利，将内部机器学习速成课程（MLCC）免费开放给所有人，以帮助更多开发人员学习和使用机器学习。跨象乘云™ 此前做过相关《Google AI 线上机器学习开放课程》信息发布。今天，Google AI 再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的交互式课程，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过 10,000 名谷歌员工使用这个教程构建了自己的图像分类器。内容简明易上手，不妨来试。
这个动手实践课程包含视频、文档和交互式编程练习，分步讲解谷歌最先进的图像分类模型是如何开发出来的。这一图像分类模型已经在 Google 相册的搜索功能中应用。迄今为止，已经有超过 10,000 名谷歌员工使用这个实践指南来训练自己的图像分类器，识别照片上的猫和狗。
在这个交互式课程中，首先，你将了解图像分类是如何工作的，学习卷积神经网络的构建模块。然后，你将从头开始构建一个 CNN，了解如何防止过拟合，并利用预训练的模型进行特征提取和微调。学习本课程，你将了解谷歌最前沿（State-of-the-Art）的图像分类模型是如何开发出来的，该模型被用于在 Google Photos 中进行搜索。这是一个关于卷积神经网络（CNN）的速成课程，在学习过程中，你将自己构建一个图像分类器来区分猫的照片和狗的照片。
预计完成时间：90 ~ 120 分钟；先修要求：已学完谷歌机器学习速成课程，或有机器学习基本原理相关的经验。精通编程基础知识，并有一些 Python 编程的经验。