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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。$ c. W+ A* u+ @$ B5 P; O4 c
课程大纲（课程+配套源码）：3 I, @- V2 C, K; ^
第1章 课程导学& @ h! O% e2 K/ r1 X$ b1 D
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
8 L! K# m; f9 s 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
2 u, u$ d% } ^# Y4 @, ~ 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
5 D; ~# x5 X# D 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
8 }3 d/ e1 ]; [+ U, m6 z 第6章 人脸检测业务实战
1 [/ P% W5 u; \# Z 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务2 x; U2 ` s; ^4 ]; P
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发 I& K9 v) R2 v4 M6 m; C7 Q% Z
第9章 人脸匹配业务实战
5 ~4 g. Q6 b4 @+ t1 {% _ 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
+ G! J5 @* U) z 第11章 活体检测业务实战; M `6 |7 H; P' K$ @7 h
第12章 人脸属性业务实战8 D) S4 O% m3 g8 w
第13章 课程总结
) x! V8 U* c3 \+ \8 `1 \ 5 K" Q8 D [: D. f
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发表于 2022-6-5 15:32:25
