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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。
3 F6 F; n" j' c2 j h. i0 ?课程大纲（课程+配套源码）：
* M- n! X" A% ^; K 第1章 课程导学
+ B i8 h, m8 ?4 H/ x* I 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
0 W( t+ B% r) ^! V. v 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
: W& ?! Q# _" W6 ^$ ]# O" Y 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）# x' I' b& I/ {" {2 p0 z G
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务# i$ t$ i2 l4 Y$ j6 Y
第6章 人脸检测业务实战5 g3 b- i; [" A x2 l# }
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务2 Y. Y" U( v1 j1 r9 H7 H& W
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
' g$ ?6 o6 g- {& L 第9章 人脸匹配业务实战! g9 @. b8 b# F, R
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
5 |" c" n* r1 [: T+ F* a+ c1 x 第11章 活体检测业务实战
- f- r1 X* u6 U' V- G0 k8 o9 R$ ^: W 第12章 人脸属性业务实战
$ v$ U( \8 e4 n* g. K6 d. {* l 第13章 课程总结& z( \/ { ]) [5 L6 Q
& L! Z, |- a* h+ J4 C
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发表于 2022-6-5 15:32:25
