召唤队友 ing!机器学习 Study Jam 第二季课程现已开放

2020 年 7 月 31 日 TensorFlow







今天起

机器学习 Study Jam 第二季 正式开放报名!

各学习小队都准备好了吗?

赶紧召唤队友,一起 TensorFlow!

报名渠道在此,准备好且心急的小伙伴可以直接报名啦~


本期课程将于今天 7 月 31 日(周五)正式开始,至 8 月 23 日(周日)结束,学习时间为三周。课程内容为机器学习的基本原理和应用,包括如何用 TensorFlow 构建神经网络,搭建基础模型,解决不同场景下的简单问题等。


本期课程将采用组队学习的方式,以 5 人学习小队作为基础单位,统一进行报名、考核和评奖。每个小队需选出 1 位队长,负责统筹报名、发起讨论、组织观看答疑、督促队员完成结课小测验等任务(小测验链接将于 8 月 20 日在公众号推送公布),以确保小组学习效率和质量。而在最后的评奖环节中,优秀队长也将获得一份特别礼。



快问快答

找不到人组队,或者还没凑齐 5 个人怎么办?

那当然是——赶紧转发分享这篇推送,安利给你想组队的小伙伴呀!


此外,在 GDG、TFUG、掘金、SegmentFault 等开发者社区,我们也发布了活动招募贴。还没组队成功的小伙伴,也可以尝试在社区内寻找队友一起报名~


对于非报名的个人开发者,你可以通过课程链接 (https://tf.wiki/zh_hans/mlstudyjam2nd.html) 免费学习本次课程,只是不能参与评奖流程。


如遇到课程相关问题,记得关注后续在线答疑推送哦。

在线答疑内容有什么?

在学习过程中,我们将邀请课程设计者 —— 机器学习方向的谷歌开发者专家 (GDE) 李锡涵和李卓桓分别在 8 月 9 日和 8 月 16 日进行定期 Office Hours 在线答疑,解答大家提出的代表性问题。


答疑具体时间和平台会在下周推送中公布。与 GDE 们近距离交流的机会有限,可千万别错过~


如何提问?

当你遇到问题,请点击在线课程底部的 “开始讨论 (Start Discussion)” 按钮前往论坛留言提问,我们将在 Office Hours 中挑选部分代表性问题,在直播时请 GDE 们重点解答。


如何参与结课小测验?

结课小测验链接将在 8 月 20 日的公众号推送中公布,组队报名成功的小伙伴别忘了第一时间参与提交哦。 


最后,再次提醒各位队长和组队的小伙伴们:独乐乐不如众乐乐。积极讨论多互助,学习交友两不误,岂不美哉?


话不多说

已经组好队的小伙伴

速速扫码,开始机器学习 Study Jam 第二季学习吧!


还没找齐队友的小伙伴

赶紧来一波转发/分享/在看

安利你想要一起学习的对象

组队开启你的 TensorFlow 之路吧!



*了解更多*

什么是机器学习 Study Jam?

机器学习 Study Jam 是由 GDG 和 TFUG 发起的机器学习项目,旨在提供免费培训和一系列工具/平台,帮助开发者提升新技能,发现新机遇,结识新伙伴,获得新灵感。机器学习 Study Jam 会分不同的阶段,涵盖从初级、中级到高级的内容。


本期的机器学习 Study Jam 课程不仅适用于爱好者,也同样适用于有编程经验、但希望接触新领域的从业者。通过加入机器和学习 Study Jam ,得到 GDE 的指导,结识志同道合的朋友,或者加入 TensorFlow 技术的交流社群 — TFUG。



— 相关阅读 —



⬇ 点击“阅读原文”,立即组队报名!

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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