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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。
( U) }9 H0 \7 j* O7 y% K$ y课程大纲（课程+配套源码）：
# D1 ^% d' R$ G 第1章 课程导学
& {$ Q8 R( g9 L4 H: R 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
+ z* R- J) m6 D 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
+ `( i. L0 C0 g% K# k7 Z: `9 U6 [ 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
9 T8 F. U6 A( B7 p# w! i% T 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务1 p8 c% ^' X& W+ R+ |
第6章 人脸检测业务实战
6 D; ]- j4 [! F5 u 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务$ h, `% x, Z6 N5 D t- Y
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
( m) L8 K- J$ T2 D) c- w, X, X 第9章 人脸匹配业务实战
8 g# h/ y/ N! Z7 S8 p& P 第10章 68点人脸关键点定位业务实战* z G1 r( L/ v0 l* H/ Y4 K
第11章 活体检测业务实战
! ~% L* r1 \! Z3 M 第12章 人脸属性业务实战
9 A6 X# p7 v$ \ i 第13章 课程总结/ {6 e' K7 D/ P" C
' T/ Z0 q' s5 a/ D
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发表于 2022-6-5 15:32:25
