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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。
t( M0 P1 d1 B0 O. {2 a2 }: C课程大纲（课程+配套源码）：6 m/ {+ W$ m- Z! H( h
第1章 课程导学" E( J3 b8 K) z* p0 @$ N
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
6 g d. H7 a! I2 q 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）/ U& R r/ b: T+ j4 L2 d" G
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）7 \ p( O! O) I- v
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
8 h' ]4 Q* b' ~" \ 第6章 人脸检测业务实战, r6 x1 M+ u* H, P3 h: D. e$ T
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务2 Z3 \* E& f$ K0 N0 G7 s& u
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
9 S4 F0 W1 h( x! f+ P4 O 第9章 人脸匹配业务实战: O6 ?0 f9 P2 [% t# ]+ a
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
0 T5 J! f7 N; Q8 x4 f 第11章 活体检测业务实战 |0 o8 j+ k% p
第12章 人脸属性业务实战/ @& ~) Q3 B: P% _
第13章 课程总结
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9 g4 Q+ p$ g: B
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发表于 2022-6-5 15:32:25
