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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。
7 P) b- D% M9 p8 O: j课程大纲（课程+配套源码）：
! b2 o# B( o! |: d4 A# E# R 第1章 课程导学" d. G" q, d/ ~* ^$ Z; W, \
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）6 I6 F, d S7 x8 L" L* Z
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）, k( g2 V/ x1 L6 z2 ~; v
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
4 S# F C! K8 \1 F# C g0 g 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务7 U3 h( @; V' T
第6章 人脸检测业务实战% F5 W8 w6 C3 U* a
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
) U! F2 F' I2 Y0 m0 \! H4 D 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发8 I5 j7 X5 Y; b& ?# R' X
第9章 人脸匹配业务实战
6 K0 D' ^9 Y& n$ _3 d5 j 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
& Y& ]( P7 T6 t' D% Y+ Z( R+ }* @ 第11章 活体检测业务实战
3 m/ L" _7 X# e( _ 第12章 人脸属性业务实战: G7 o1 q' f# V% x( P- B
第13章 课程总结$ R: m- R% }! u9 K( i o- X4 E
9 y+ c) s& w) Z) k- \/ @4 U
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发表于 2022-6-5 15:32:25
