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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。- a3 G% `8 B: e. [% a. c
课程大纲（课程+配套源码）：# [0 y8 W+ f# g1 e* D7 F# h
第1章 课程导学
s3 c9 v) N" a) g; A/ v 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
' T7 t* I$ V( _' C1 \9 ]; ^# o3 w 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧） ~7 J- {+ c5 x* q) u w4 o
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）0 x9 J, r+ ?4 i
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
: n/ m7 w% U! V* |! o8 o 第6章 人脸检测业务实战
# {* W: y. O) Q* K$ t1 m2 g 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务, `6 D4 Y/ h( v% k
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
^! n& p( e: B0 |$ v3 a% x/ D4 ~* V 第9章 人脸匹配业务实战
" a0 o9 R6 L2 J# h4 ~ 第10章 68点人脸关键点定位业务实战6 r0 T3 w0 L) @& }7 z, P
第11章 活体检测业务实战, X- P# B" S: H
第12章 人脸属性业务实战( {: A ?, ]! W9 w7 l
第13章 课程总结
5 D" w X: ~/ N - ?$ _* G3 A) b3 c& A
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发表于 2022-6-5 15:32:25
