前陣子參加了 Google 舉辦的 Machine Learning Study Jam，趁著最近稍微比較有空，就來快速分享一下心得吧 (聽說要加這個 hashtag #MLStudyJam )。
與之前經驗的比較
之前也有參加過 Google 舉辦的 Google Cloud Onboard，單日的活動雖然也是有好幾堂的議程，介紹大家在 Google Cloud 裡面可以使用的各種功能，另外也還會拿到一本手冊、以及 GCP 的試用 coupon。但畢竟單日的議程安排了這麼多的內容在其中，還是稍嫌緊湊了些，而且在聽台上議程介紹功能時， 還要在台下同時進行操作，其實也是很有難度的。
而這次 ML Study Jam 則是報名後就會收到一組期間限定的序號，而且搭配 Qwiklabs 這個平台，在期間內都能夠免費的操作平台上面各種練習題 (而且不止 Google Cloud 的，另外還有 Amazon EC2, AWS 等等、甚至連證照專門的練習題也都有)。
這部分我覺得則是大大改善了原本在單日的 Google Cloud Onboard 議程中，對於功能就只是走馬看花、沒辦法實際演練的部分。因為就算拿了免費 coupon，回家之後其實還是不知道從何練習起。
我覺得做得不錯的地方
而這次透過 Qwiklabs 我覺得是很棒的一步，因為在這個平台上面是使用有設計過情境的練習題，透過特定步驟帶你使用 Google Cloud 的功能，來解決遇到的問題。
我覺得透過這樣情境式、帶領使用者解決現實中可能遇到的問題，對於認識一個新功能來說，其實是很好的方法。而不會是看完教材、知道有很多厲害的 API 可以用，但是實際遇到問題時還是不知道要使用哪些 API 來解決問題。
當然，在 Qwiklabs 上面每一個練習題 (也就是 lab) 也都是有設計過的。一開始會先介紹這個 lab 會讓你練習到哪些東西，過程中每一步的操作也都會告訴你說現在我們準備要幹嘛，所以你要進入 GCP 的後台做哪些操作、輸入哪些指令、然後大概等多久之後會看到系統給你什麼樣的回應。例如下面截圖這樣。
所以其實跟著這種近乎鉅細靡遺的文件 steps by steps 去操作，會卡在其中某個步驟、而無法完成的機率已經降到很低了。當然，這種去管理使用者的預期的做法，我覺得不只是設計課程，包括設計任何跟使用者互動的體驗，這都是很棒的一個範例。
另外在 lab 之上，幾個相同主題的 lab 還會組成一個 quest (大概長得像下面這樣)，會比較完整的了解一個主題。
最後，當然還是要提一些些建議
而比較美中不足的就是，當初活動開跑時看到主辦人大大在社群公告、以及教學文件都有提到說如果有完成 quest、拿到徽章，就可以再拿到一個月的 Qwiklabs 免費試用，看起來也是一種鼓勵大家多多利用 Qwiklabs 這個平台的誘因。
所以我也順利的上鉤，最後兩天在達成兌換 T-Shirt 的門檻之後，另外找了一個 quest 來完成、拿到了徽章。
然後，就沒有然後了。
完成 quest、拿到徽章的時候是半夜了，看到試用期沒有自動展延一個月的時候，想說就睡一覺起來、資料應該就同步完成了吧。但是隔天早上在通勤往公司路上時，發現還沒有展延，接著中午再花了一些時間查到社群也有人提出同樣疑問、而且有人回覆說看起來要特定的 quest 才會展延，不是任選 quest 都可以。
嗯，這個時候看了一下我這次的免費試用只剩下幾個小時就會到期，再等到下班回家應該再怎麼衝刺都來不及完成另一個 quest 了。也只能怪自己老是喜歡壓線完成、剛好這次就運氣不好踩雷了XD
那，下次有類似活動還會想再參加嗎
應該還是會吧。這次雖然最後踩到雷，會覺得那我熬夜拼完額外的 quest 卻沒有換到再多一個月的免費試用到底是在忙什麼… orz
但整體來說還算是瑕不掩瑜。畢竟有實際操作，而且是搭配一些設計好的情境，我覺得對於這些功能實際可以做什麼、應用在什麼場景，其實是有很大的幫助。
然後當然下次再參加的話，也一定是要記取這次的教訓，能儘早完成就儘早XD
後記：接著幾個月之後 Google 又接著開了 ML Study Jam 進階，我也真的又參加了、寫了另一篇心得文，有興趣的話也可以參考 :)
謝謝您看到最後！
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