Google添加了三个新的机器学习课程，分别是针对集群、推荐系统以及测试和调试三个部分。集群课程从头开始介绍集群应用程序的定义，并协助企业在复杂数据中找出模式与相关群组，里面会介绍热门的集群算法k-means，Google提到，虽然k-means是相对简单的算法，但是有趣与困难的地方，会在定义k-means的测量相似度方法上。
第二个课程则是以Google推荐系统构建专家的经验，手柄手教开发者如何创建机器学习模型，并推荐内容给用户，其中会解释推荐系统常用的不同模型，包括矩阵分解以及深度神经网络，但Google提醒，学习者需要有一些线性代数的背景，才能比较容易理解课程内容。
而第三个课程则是在教开发者机器学习模型的测试与调试技巧，这部分很重要，因此需要特别自成一个课程，是因为机器学习系统的测试和调试，与传统软件有很大的不同，这个课程会从调试模型，一路教导开发者到监控生产的工作管线。
这三个课程是Google去年所发布的MLCC（Machine Learning Crash Course）系列课程中的一部分，MLCC是Google用来教育内部员工的机器学习速成课程，课程教材包含了教学视频以及动手实例的作业。