Tensorflow+Keras 从入门到精通,nlstone,很多同学在进入机器学习的领域，跨过第一道门槛，了解了前向传播与反向传播的基本原理后，开始变得茫然不知所措，如何找到合适的工具来复现那些复杂的算法，成为一个巨大的障碍。直接使用python + numpy来搭建复杂网络并进行训练是一件非常耗时耗力的事情。好在我们现在有了TensorFlow+Keras，使得我们既可以高效快捷地搭建网络和训练，也可以灵活地控制网络中所有的细节。它必将成为你在AI前行上最有力的风帆，和你一起乘风破浪 ！ 课程从设计上分为两条主线： 1 从Tensorflow的基础知识开始，全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战，掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式，参数优化方法，自定义参数和模型的手段，对训练结果评估与分析的技巧，以及获得模型迁移的能力。 2 从机器学习基础算法开始，然后进入到图像分类领域，使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集，从简单神经网络到深度神经网络，再到卷积神经网络，最终完成复杂模型：残差网络的搭建。完成这条主线，学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。 适用人群：1 机器学习的初学者 2 已经掌握机器学习理论基础，想要学习Tensorflow和Keras 3 想要进入机器视觉领域