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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。
7 p5 M' m% O; N4 ?8 @; O6 i/ k课程大纲（课程+配套源码）：
/ D( m T t ~% H% |# Q" N, m0 l 第1章 课程导学$ j; d6 Z! T" p
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
6 e9 r# w% N& |! u& D. ]5 u 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
# o i$ W. r0 ^4 X 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
: U/ o9 d# d+ r! ]: V2 z 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务# W: ~* c8 e* g' _9 u |
第6章 人脸检测业务实战- p$ [$ y, I6 [% u4 k4 o
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务( S2 X% V4 i( w+ Y6 `6 U
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
- g8 t1 _8 }- t' ~ 第9章 人脸匹配业务实战$ y- U- d4 ?1 R& A: w i, P
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
% g3 A; g/ n' e! I$ `. F1 `2 g 第11章 活体检测业务实战
# r/ d m, c' W8 K' S 第12章 人脸属性业务实战
+ s3 g: g l8 q- | 第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
