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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。; T2 P p) ]5 _7 u6 U
课程大纲（课程+配套源码）：
" E! D$ u6 k: P7 f; R' y 第1章 课程导学
; b( U9 ] t i C b- [- i& g0 n9 v 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）; ]4 n1 T# ?+ g! y. _3 j. p1 j
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
' X8 O+ v* i7 E 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
: x7 @7 D, \5 F4 Z8 D 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
( B# g' b P. b/ ]1 p. M f 第6章 人脸检测业务实战3 y+ g, x- t' C' h
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
9 u5 G" {6 C; z/ i, o- r/ d F 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
/ y# k# ~$ X3 P! b( [ 第9章 人脸匹配业务实战8 ]% Z9 m: C$ ~! l: `- i
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
5 Y1 J# P8 _5 Y! m, B- S+ i 第11章 活体检测业务实战& T8 a7 h/ |& j# h, M3 e
第12章 人脸属性业务实战
5 L. s9 |) x, C2 t# J F( v9 p 第13章 课程总结. q, t, ?( u1 H. N( \, ?6 W
9 `7 d! [2 d3 f% w( ~2 S1 v
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发表于 2022-6-5 15:32:25
