课程分为两条主线：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，以及对训练结果评估与分析的技巧。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。