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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。
" U8 J3 G! y( A# k: j) b7 B* |课程大纲（课程+配套源码）：
2 X0 m* @9 s1 p. w5 K8 V+ K 第1章 课程导学
! z B3 q( v7 d t 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）8 B3 i2 k7 \1 X+ D% ~& q
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）4 [$ b3 V% ~) a5 s: y+ t
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）8 S$ L5 \7 |9 z) Z
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
& g/ l8 C; e1 T( ?& u% s1 q0 _ 第6章 人脸检测业务实战! a+ q: `" p0 x) ^6 X: ]+ W }' g
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务1 X; L( V* I$ p% r) g; U
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发7 M! v$ n$ E6 G9 e4 w5 N
第9章 人脸匹配业务实战
3 [3 o1 c$ R6 g; _& j 第10章 68点人脸关键点定位业务实战" G: w( |$ c9 x( T; r. f5 M
第11章 活体检测业务实战& }5 o9 x: F/ {. k
第12章 人脸属性业务实战
; p& A) B4 R* J P! O6 P 第13章 课程总结+ c2 N1 Z0 b, j2 c
, m( N( V5 w9 F+ j( Q5 X1 ^) O
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发表于 2022-6-5 15:32:25
