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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。
: S% }/ A5 S+ [. _ E8 z课程大纲（课程+配套源码）：
! n$ N1 o+ K# }! j 第1章 课程导学
( J, f2 ^: \9 A5 k: ?' N$ X 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）, P" [' Q8 I" _) D; [( k U7 H
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）( |' w9 T1 F6 U: c% Y1 g" g2 d
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）# C9 H. w. D- B8 X5 Z: q
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务' N0 B/ x$ u5 o/ Y7 n( y6 i
第6章 人脸检测业务实战7 S/ }1 u% x9 u7 \3 k
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
0 q3 s* v& l& O4 ^# W9 F5 B5 u- { 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
: w5 N, A; U1 L* L. V 第9章 人脸匹配业务实战
3 J" }' W/ z! F5 g b 第10章 68点人脸关键点定位业务实战7 f1 W3 G1 {. D' z* C$ S+ d& B; {
第11章 活体检测业务实战+ _2 n$ y' u. b' m
第12章 人脸属性业务实战
# l4 x0 W: Y# O( ] i" {' q 第13章 课程总结1 C7 O5 W H3 g! F
$ F/ V, D- J& |6 L9 ^' D# h- d" `) r
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发表于 2022-6-5 15:32:25
