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。6 `; p2 G' u; @3 E: c 课程大纲（课程+配套源码）： ; A+ X f$ [1 q3 | 第1章 课程导学 + G6 A9 o& w b' C 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）: Z" f% e( P$ j4 L% ~1 E
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）# Y0 N6 ?8 b v. z' T5 V. Z: Y
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操） W0 y- ?. d' m) M. O( f# u0 k
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务7 j; S R% Y) S6 H
第6章 人脸检测业务实战 / l" {& [& s' z 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务* i; G, ]# q) E
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发) f4 c/ f& C8 D6 H
第9章 人脸匹配业务实战 0 R- j u1 p/ C6 @ 第10章 68点人脸关键点定位业务实战3 `# `; m" r' j
第11章 活体检测业务实战 7 M# q& c F* L2 a, F: t 第12章 人脸属性业务实战0 J- j+ B' K f
第13章 课程总结 ; Y. ^. o! l6 j; i) A
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发表于 2022-6-5 15:32:25
