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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。
, F' k5 @7 F' r( f6 S& a( ?' H课程大纲（课程+配套源码）：
6 c E3 @& X' c/ V* f& X: b 第1章 课程导学
2 X% m: ^/ g, F) O5 w1 N* R( H 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）; l7 n t# G" `% U6 o
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
B: B/ b7 Y+ @( | 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）8 b7 |5 d: v8 M! P, Y! s0 s
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
- u& ]/ g- G( |# Q, J; S 第6章 人脸检测业务实战
* K+ f7 V1 W6 K( f1 e( o6 |' Z 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
, H+ o& p: |% m5 E! i' \8 o! ` 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
. a- O4 C0 h* F: C+ B 第9章 人脸匹配业务实战
& Z6 i2 k/ ]: {7 s( o* X6 e! | 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
7 [) e% E! c" u% S9 U# H$ E0 A) | 第11章 活体检测业务实战0 G1 B2 L* V8 m: {8 y
第12章 人脸属性业务实战- |$ u# M2 _2 Y/ {% G
第13章 课程总结
$ M: V9 G; r* I4 i G7 H7 ^
* V& E( o, T, { f
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发表于 2022-6-5 15:32:25
