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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。' A8 b |/ o+ b
课程大纲（课程+配套源码）： j/ |4 M4 r, R x M5 j" E# l- W5 b
第1章 课程导学4 Z- R6 i/ ~4 C' g$ K" m* P8 E
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）6 _6 {/ K% n3 H8 b/ @, ?# R. i
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）6 a! h$ Y# \2 C5 t' c! J9 p
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）7 \5 c9 s! b' }8 q4 Z
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
! D$ L& w1 D! w" S4 d 第6章 人脸检测业务实战
t) [% H0 x7 a! A* F6 s 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务5 V# X! Q3 ^) j6 r9 d
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
7 ^/ A2 Z r+ ? 第9章 人脸匹配业务实战' K/ V$ j3 Q# e
第10章 68点人脸关键点定位业务实战, J+ F) D1 ~& D1 m4 p% d2 F
第11章 活体检测业务实战
" L* f, H$ D' P% d- p* x# { 第12章 人脸属性业务实战
* m4 W) i5 i) o7 Q) k2 S1 S 第13章 课程总结
5 [6 P/ N. V2 X) I. U: c | * l1 Z0 {' t# ?- I+ Y( j% O
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发表于 2022-6-5 15:32:25
