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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 B, X5 n. E6 g0 b$ i' U课程大纲（课程+配套源码）：
( ?* y4 {$ A# J6 ]: ~5 q; t/ Q) v 第1章 课程导学6 t: R4 S- f$ @
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
- s: N, M/ L$ \$ `+ C 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
, q: k- W2 W) n% G! o) O( }; a 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）$ m4 w' D/ k; h9 t: _0 G4 s
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
2 g5 D" v4 _; ]3 |' o8 s 第6章 人脸检测业务实战" I7 j, v# w9 E" p; J& }; n" `$ D
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务' A& {) x+ N1 a
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
4 E% m7 s, Q2 \$ X0 m% p" m! n 第9章 人脸匹配业务实战
3 @$ v% I, \8 e 第10章 68点人脸关键点定位业务实战/ c0 F0 v% j8 Z# h! @1 o' o
第11章 活体检测业务实战
/ w5 X+ D1 T7 L5 P: P6 G# S |8 V 第12章 人脸属性业务实战
: G& u" W7 A' S8 Y* K8 q 第13章 课程总结0 c/ K% z/ |6 x' o5 p
. A0 f4 N) d6 V9 e% g0 F# d: }* W" X# S
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发表于 2022-6-5 15:32:25
