对于机器学习初学者来说，如果你想最终能够运用机器学习项目，我建议你从熟悉Google的AI实验开始。这是一个不容错过的机器学习项目，适合所有工程师。在着手任何机器学习项目之前，你需要一台功能强大且配置良好的笔记本电脑，这是最基本的条件。

Google的AI实验

Google推出了一系列以机器学习为核心的AI实验网站，这些实验类似于Android实验网站的运作方式。通过这些实验，你可以随时查看和了解各个项目的运行机制。目前，这些项目涵盖了多种有趣的应用，比如鸟类声音的可视化、计算机猜画游戏、以及将所见之物转化为音乐的应用等。

每个项目都有一个演示视频，并提供了开源代码，你可以通过这些代码了解工程师是如何实现它们的。此外，你还可以学习他们使用的资源和技术，从而将这些技术应用到自己的项目中。

1. 教学机器（Teachable Machine）

Teachable Machine 是一项旨在降低普通人研究机器学习门槛的实验。它允许你通过摄像头对机器进行训练，并在程序中实时显示结果，而无需编写代码。它使用一个名为deeplearn.js的库，通过准备和运行程序中的理想神经网络，帮助Web开发人员快速进入机器学习领域。

2. 快速画画（Quick, Draw!）

这个基于机器学习的游戏让你通过绘画来训练神经网络。一开始，它可能不太聪明，但随着你玩得越多，它会学到更多东西。这个游戏通过趣味的方式帮助你理解和学习机器学习。

3. 石头、剪刀、布

这台机器结合了一个有趣的游戏和一项中期科学计划。它使用安装在手套上的传感器和基于TensorFlow的机器学习计算来识别手势，并选择合适的手势进行回应。

4. Sketch-RNN DEMOS

这个实验让你有机会与一个名为Sketch-RNN的间歇性神经网络系统一起作画。该系统展示了如何通过大量涂鸦数据来训练神经网络，并模拟你的插图。这是一个有趣且创新的方式来学习和研究机器学习。

5. AI Duet

这个项目让你与电脑进行两部分的和谐演奏。用户只需输入一些音符，电脑就会作出反应。这个项目展示了机器学习如何以新方式激发人们的创造力。

6. NSYNTH：声音生成器

这个项目让你体验机器学习生成的新声音。它是基于一个包含30万种乐器声音的神经网络系统构建的。NSYNTH可以将低音和长笛的声音结合起来，创造出全新的混合声音。这个项目让每个人都有机会探索这些声音并创作音乐。

7. 无限鼓机

这个项目利用机器学习对大量常见声音进行分类。电脑上没有描述或标签，只有声音。通过使用t-SNE程序，电脑可以将相似的声音排列在一起。你可以通过地图来研究相似声音的区域，甚至可以用鼓音序器来打拍子。

8. 鸟类声音

这个项目利用机器学习生成大量鸟类的声音。电脑上没有标签或鸟类名称，只有声音。电脑使用t-SNE方法将相似的声音排列在一起。

9. 手写体生成

这个项目让你可以通过神经网络模型生成手写字体。通过交互式可视化，你可以查看和研究神经网络的功能。该模型使用Tensorflow。

10. Giorgio Cam

这是一个与机器学习相关的实验，通过拍照来生成音乐。它使用图像识别技术来命名所见之物，并将这些标签转换成旋律的歌词。

以上这些项目虽然很有趣，但要真正掌握机器学习，还需要更多的实践和学习。钛灵AIX是一款内置了英特尔Movidius Myriad X运算加速芯片的设备，支持语音交互和视觉识别。它极大地降低了AI的学习与开发门槛，适合编程初学者和AI爱好者使用。动手实践，才能真正理解并掌握机器学习。