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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 _" l, |( S# l0 ~- n7 i6 V+ l
课程大纲（课程+配套源码）：
/ E# |9 }, I6 A& b" x; N/ ^ 第1章 课程导学3 ?% u& R0 p5 Q5 W# ~ ?0 ^ j. _
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）+ l, _: b% `1 {# G/ i% \; `
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧） k6 M: B" S! I# s/ \- n
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
" S A, O* g6 b! \0 C6 w3 R 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务& X' ^( e: `" h, z
第6章 人脸检测业务实战- E ?5 k- \& z) h
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
) _1 S2 l# g9 W' h 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
+ b" Q, g# s2 ^+ m7 B8 ^1 r+ U 第9章 人脸匹配业务实战1 W# M& T& V, S0 E: t
第10章 68点人脸关键点定位业务实战% N9 v ^* @1 r) D# z
第11章 活体检测业务实战1 j& ]# l5 y5 z6 ?
第12章 人脸属性业务实战# U/ z: Z5 x; y
第13章 课程总结8 r* |. k# C( d s. K
0 e' K) f( ]0 H& w% _5 K
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发表于 2022-6-5 15:32:25
