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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。' ?6 S' ~9 w. J H9 ~2 w& @
课程大纲（课程+配套源码）：1 s2 t3 a8 b+ I0 F
第1章 课程导学
& t W& |& q- d& ^2 `3 _7 a 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）! b- }# E5 B, u3 `
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）+ {, n5 {- B" }; D0 j6 O. M
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
5 [% X$ `' Z& | 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务2 w: w' w6 S9 H) i# Y4 A! P- X
第6章 人脸检测业务实战4 P. v2 }1 t; l9 {$ E% U8 S, H
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务3 D5 ]0 d/ ?% \
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发5 N" B- V# _, v
第9章 人脸匹配业务实战" F5 m& [' m8 c5 m4 \
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
; k3 Y% m5 ]6 q$ g6 k$ K 第11章 活体检测业务实战, P( F6 ~' g) ^1 _- R
第12章 人脸属性业务实战
, X' \$ s9 K3 h* S! v( H 第13章 课程总结
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, U/ |' O! _% w) ^9 q
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发表于 2022-6-5 15:32:25
