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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。
3 Y9 n9 F$ ?6 T$ k$ I F) v课程大纲（课程+配套源码）：
% q5 `9 ]7 e+ z; P 第1章 课程导学
# j# z( k7 a( m2 Q6 A* G7 e# j 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
) B$ w y: D- i9 n" H! K 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
7 T0 U1 r$ ^5 Q, a1 ? 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）3 o* C$ \2 o$ q& g: E* y( B
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
. ?& o1 R3 k( S7 g& W 第6章 人脸检测业务实战. X p2 r' V; o9 Q. h2 d/ b
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
3 d3 ^* L4 A' I 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
& u( g# H& W/ V 第9章 人脸匹配业务实战8 I# Z$ F+ Q2 }- r2 r: N
第10章 68点人脸关键点定位业务实战) z7 x' W9 \, O: p
第11章 活体检测业务实战& s8 s" b V) f# E, ?) v# b
第12章 人脸属性业务实战: k9 v# k* n, g
第13章 课程总结; O4 S, a. W! a1 s [) G' e* t
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发表于 2022-6-5 15:32:25
