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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。7 O8 A- v- {' @9 d1 Y; f* O: ]/ I
课程大纲（课程+配套源码）：
& w: B3 b+ D" w I 第1章 课程导学2 b* Q; i; Y, ?0 h9 j/ W: v
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）3 Z* B; }+ b; [1 A3 l
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）6 U- `/ S4 m3 z9 b5 Y# F
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）( F% `, @) Z4 {0 I6 f' Y
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务* G8 k8 _' r% S, k
第6章 人脸检测业务实战- _4 V# Z- [! V! Q: ?$ V1 R
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
/ A- \; k) h3 L 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发$ k# q3 p: K; y% Y
第9章 人脸匹配业务实战
& b: U6 o% b/ X4 a6 T 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
6 X, Q# A2 L, q 第11章 活体检测业务实战+ c0 L+ Q& o- [1 ^
第12章 人脸属性业务实战/ z/ L& r; X2 v* J: G7 y
第13章 课程总结 o/ l- y4 A+ X0 n: _5 ~7 @7 n
& x+ b2 \0 O8 }/ A
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发表于 2022-6-5 15:32:25
