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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。
/ e/ V& W- Z( W- D8 ^ t& i, v- ]课程大纲（课程+配套源码）：( \# n5 s b V( G
第1章 课程导学9 U% z' H& x% V w: R+ h+ f
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
2 i# t' l4 f& E" o6 q 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）- d( L, i0 f. l
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）. P7 j6 |) c ~" D* v8 v+ |0 q* `
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务2 d4 l0 \" O5 c7 D' I2 H
第6章 人脸检测业务实战
; I1 q# r# j4 H' P9 k1 w( _# H. @ 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
: S1 w# {' C" d& ] 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
; [" B$ d6 a0 X" L% V* ^8 F. g 第9章 人脸匹配业务实战, V5 _. H( J1 C( C, g7 V
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
7 c, z$ D$ j1 S3 K8 U) J: k/ ] 第11章 活体检测业务实战
; A5 x! b7 U4 Y+ Q1 v) Z 第12章 人脸属性业务实战
. N& a8 D1 N* D2 e. J 第13章 课程总结
3 m7 D. Y+ i$ r: E7 Z9 X ! G9 ?. f/ u- X- p# D$ c
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发表于 2022-6-5 15:32:25
