Lesson 7 — 初步認識 Google Cloud 上跑 Python notebook 的環境（Cloud Datalab），包含開發流程與 managed service 的概念。
Lesson 6 (下) — 讓 ML 在企業運行的五大階段與注意事項，整理自《How Google does ML》第三章。
Lesson 5 — ML 會失敗的最常見十大陷阱，以及企業運行 ML 時在各階段應該投入多少比重與心力。
Lesson 4 (下) — ML 要成功的秘訣與策略，整理自《How Google does ML》第二章「What it means to be AI first」後半段。
Lesson 3 — 怎麼設計一個 ML 問題，以及 Google 提供哪些已訓練好、可以直接拿來用的 ML 模型。
Lesson 2 (上) — 什麼是 Machine Learning？為什麼 ML 這幾年才紅起來？從 coursera《How Google does Machine Learning》第二章的重點整理。
紀錄 Google 機器學習在 GCP 應用 — 11th 鐵人賽、雲端 ML 平台、Google Cloud 各服務整合。
紀錄 Google 機器學習 Coursera 課程心得 — 11th 鐵人賽課程總結、機器學習基礎、Google 認證備考。
紀錄 LifeLeaf 生活應用得獎作品 — 健康生活追蹤、社群支持功能、UI/UX 設計優化的移動應用。
紀錄 IO拍拍手癌症抗戰應用 — 第五屆跨界超越競賽、飲食管理、HCI/UI/UX 設計、癌友信心建立與社群支持。
