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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。. k8 w, @1 v7 y+ m" z7 \0 B9 o
课程大纲（课程+配套源码）：
0 o( }( l0 `8 P 第1章 课程导学
6 |# z1 p$ e4 \( r* J0 s0 N/ @. U 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）& Z) v3 Z7 [+ L7 {" @ X
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）' k; a) N3 i/ @- U, N, \
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
G# z; R3 f6 p" e- h2 u* m/ j# L 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
6 x/ R; @$ E4 n8 z+ Q 第6章 人脸检测业务实战4 n) J0 k! P) B" M2 B) s& j
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务1 k4 p3 ~3 x, e1 J7 A
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
' _% e3 I: Y0 m) K7 A 第9章 人脸匹配业务实战
# Q/ H9 b& s, w& x 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
% X, f2 p. J9 U( I! o. h# E 第11章 活体检测业务实战
k, H& `0 e0 X Q. X 第12章 人脸属性业务实战
% j, w% B4 `7 d6 A- c6 k 第13章 课程总结( Y: B) B9 z# M! z! t* p
( ?+ R! h$ s* n) U5 r) x1 m7 Y
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发表于 2022-6-5 15:32:25
