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伴随着人工智能技术的发展，深度学习技术变得越来越热门，越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术，展开多个模型的教学，涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术，最终搭建一个人脸智能小程序，完成整个项目的实战应用，最终可以达到算法工程师的初步要求。. J; F6 y# L3 _+ k H
课程大纲（课程+配套源码）：
; L/ W7 S. m- e# a! I" U5 F& O 第1章 课程导学
" H4 h4 L" }# W0 c5 j* H9 X 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）. _ j6 D4 \6 ^ f, P; ^
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
9 }1 I& @" y" f+ t8 x3 g1 m 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）9 w: c0 }; r! V4 Y7 x
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
, I, s+ x- t! { 第6章 人脸检测业务实战
* `0 d: s- |- O: a( h4 C1 v 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务) i n" [1 `) B4 a8 r' G* }
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发; B' {- b3 ^# }; Z$ n& ]9 j
第9章 人脸匹配业务实战
( R7 {2 N; N7 l 第10章 68点人脸关键点定位业务实战: F) O J* ?: D2 f1 l/ N
第11章 活体检测业务实战
5 M3 y0 x, W+ R" @8 l" T 第12章 人脸属性业务实战
$ p' n. F, ~$ W 第13章 课程总结
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* b8 l( V. L1 M
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发表于 2022-6-5 15:32:25
