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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。( E: K# q) O/ c5 t7 q8 x
课程大纲（课程+配套源码）：+ c1 ^, J& n8 N* |0 _/ x' B# W
第1章 课程导学6 r2 D: O( P5 A9 d/ y
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）+ x9 M- J) v0 g6 J, j
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）# n2 e: Q. h! l( P( O
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
. {% L+ W9 I9 m$ r 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
' X1 ?4 Z( F5 a, ]5 T9 M! ? 第6章 人脸检测业务实战
7 g, |' E3 M* a* W" w9 V 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
. E# @; C t$ M/ f/ Y 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发2 V' k8 Q2 u; x& \
第9章 人脸匹配业务实战
$ I f( r6 q( _/ Q* A+ z 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
. W% \; l* e. `/ [ 第11章 活体检测业务实战
0 l X/ u3 i2 _ 第12章 人脸属性业务实战- R' ?) j! X c% S. f3 V
第13章 课程总结& H8 Z) p( J: ~8 k2 {- k
$ S N/ ~) L3 R6 }( H7 U; A
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发表于 2022-6-5 15:32:25
