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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。- w% L K2 t7 Y: V* B
课程大纲（课程+配套源码）：
; |' j1 d' ^1 e" V2 o) d. w; m* Z6 V 第1章 课程导学
3 L! T8 A5 i' y! W3 h* y; {0 N 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
1 t, C" ?: [& _; H 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
: {$ L- J6 y5 u f* ?9 l- q 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操） s. j8 U# L$ u
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
3 l6 L6 z& j/ d) N 第6章 人脸检测业务实战1 ]) V( m5 q4 f+ @1 G8 V
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务- ~, w# w( h+ d! H
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
1 s+ ?! @% I2 T" q0 a 第9章 人脸匹配业务实战- l. ~" L9 M4 A$ E
第10章 68点人脸关键点定位业务实战0 C( H# N" |! o/ L$ H: }) ]
第11章 活体检测业务实战5 A3 s. K( M$ F# r5 m9 T
第12章 人脸属性业务实战: D9 O5 U8 p4 F
第13章 课程总结; j/ d6 A) y+ _7 X# r, G
0 m; \- V+ J w) y) T& R
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发表于 2022-6-5 15:32:25
