|
|
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。
% f8 g) T8 X& W4 m课程大纲（课程+配套源码）：( X( V% u6 p7 E N& O* G
第1章 课程导学- ~4 K; O" ~" `5 S/ R+ E& _
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）) N2 ]4 C) |1 J# y4 |% R
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
0 ]# s4 F* F7 \. A8 J: C% Q 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
1 C2 @7 ~$ j. D 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务0 N$ j# ~* D0 K- c4 F. Z! N& d- L
第6章 人脸检测业务实战( J: I$ A- o. h6 p
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务8 a w, m* N# B# \3 g2 _
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
$ x% q* Q n8 w$ t 第9章 人脸匹配业务实战. ]$ Y" S! W ?' _4 ]
第10章 68点人脸关键点定位业务实战7 d# R* E6 `+ v% j
第11章 活体检测业务实战6 P2 {9 @4 I' F( r/ \- P
第12章 人脸属性业务实战2 H9 {( {6 l9 Q
第13章 课程总结) a3 D( t* ^( t& W
* f! H. A1 t" [+ R
|
|
|手机版|小黑屋|paopaomj.COM
( 
渝ICP备18007172号|
渝公网安备50010502503914号 )
发表于 2022-6-5 15:32:25
