【我們為什麼挑選這篇文章】Google 時不時就會推出一系列的線上課程，這次他們又放上了這套非常「精實」的機器學習課程，簡直比研究所的必修課還嚴格。不過這樣的短期課程，的確需要高頻率的複習和操作才能學得好。
以下是量子位對第一週課程的實測和報導，最下方附課程網址，有興趣的讀者上完課後，也歡迎你來投稿告訴我們你的心得。（責任編輯：康陳剛）
過去幾年裡，谷歌和 Coursera 時不時就會拉起小手，為開發者提供一些線上課程。
如今，以幾個月前谷歌的機器學習速成課程（MLCC）為基礎，兩間公司繼續聯手，發布了一套機器學習專門課程，包含五門課，比以前更加專注於實戰了。
天天測驗更健康
新課程的全稱為：Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform （在谷歌雲端平台上用 TensorFlow 操作機器學習）。五門課分別是：
- 谷歌是怎樣玩機器學習的（How Google Does Machine Learning）
- 走進機器學習（Launching into Machine Learning）
- TensorFLow概論（Intro to TensorFlow）
- 特徵工程（Feature Engineering）
- 機器學習的奧義（Art and Science of Machine Learning）
每一門課的進展，似乎都是以星期為單位，完成了第一周的內容，才能前往第二週。
我斗膽解鎖了第一門課第一周的任務，發現真的很良心，畢竟按一周五天來算，每天都有一個 Quiz。
另外，一周有三個Lab，全部都要打分數。不知道企業版是不是也這樣，節奏如此明快，哪有時間工作？
苦難的行軍
據 Techcrunch 報導，這次發布的課程，會要求同學們建造現實世界的機器學習模型。從搭建環境，到創建和清理數據集，再到用 TensorFlow 寫分佈式模型（Distributed Models）。要拿到證書順利畢業，果然還是不容易。
需要注意的是，課程不是提供給初學者的，它默認同學們已經有些編程實力了。雖然，有了 TensorFlow 這樣的框架，機器學習已經不像從前那麼難入門了，但這依然是一項比較高超的技能，需要艱苦的修行。
谷歌大數據和機器學習技術負責人 Lak Lakshmanan 說，他的團隊發現，學生和企業都很喜歡之前推出的機器學習速成課，不過還是希望，能把裡面的內容再深挖一下。
大家想知道的，並不只是怎麼建立一個基礎模型，還有這些模型應該怎麼用，怎麼為模型建立數據管道，以及怎麼調整參數才能得到更好的結果。
Coursera 副總裁 Leah Belsky 也同意這樣的看法，還補充說，注重實戰的專項課程，對雇主的吸引力可能更大。因為對企業來說，聘請機器學習專家來指導工作通常是不實際的，而這項課程也許可以幫他們，增補員工的技能。
前沿的機器學習模型，有很多很多應用案例，但這項課程更看重的是比較平常的模型，看它們怎樣才能給現有產品帶來一些額外的價值。
因為課程專注於解決現實世界的問題，Lakshmanan 說，這對剛剛畢業的人更有用，因為他們大多長於理論，短於實戰。
也可以不那麼苦？
他還說，如果是幾年前，要學這樣的課程可能還很費勁，因為需要很強大的硬體，要有專用的GPU；但現在不一樣了，各種雲平台都提供了 GPU 的使用機會，甚至是谷歌雲端 TPU，門檻已然降低了很多。
關於未來，Lakshmanan 說，在這次推出的課程基礎上，團隊還會開發新的課程，重點放在處理非結構化數據上。
雖然，五門課看上去都很豐富，似乎很難打到最後一關。不過，大家也可以選擇其中一門或者幾門課來修行，這樣可能就不那麼容易放棄治療。
友情提示，第一周是免費的，填個卡號就能上課。不過，如果發現一個課程堅持不下來，一定要記得退課，不然下週就會扣你 49 美金（約新台幣 1476 元）。
沒有顏色的彩蛋
和上次的 MLCC 不同，這次的課程暫時只有英文，不過其他語種的翻譯志願者也在招募中。
這可能會是一個不用交錢就能獲得教材的好機會！
——
Google 課程網址：
機器學習速成班（MLCC）在這
機器學習進階班在這
（本文經 量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈谷歌發布了機器學習深度課程，很難畢業的那種| 這不是MLCC〉。首圖來源：mjmonty，CC Licensed）
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