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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。0 ~" {8 A$ [( l: m1 M
课程大纲（课程+配套源码）：6 s7 d3 P5 _: B8 T/ o6 M
第1章 课程导学
- v/ S" R8 a/ G. T0 ~ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）( C7 e, b% N/ U* E- W6 a
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）$ w, f2 E+ {6 K! {. U0 s
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）2 C, W4 R) j$ L7 j& m0 t
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务" o3 i* U; r' \4 [* |4 y
第6章 人脸检测业务实战8 H2 ]: Q5 n2 w3 l& |0 c7 A
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
' Z3 J# k6 f5 y8 c 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发: J6 d9 Y2 E/ Y: |6 q! M! q" H$ E
第9章 人脸匹配业务实战
2 t* n: @+ B! i3 [ v7 b- } 第10章 68点人脸关键点定位业务实战" ~0 E& u: J) Z' ^
第11章 活体检测业务实战1 ^- \ I! M% C% D% d Y
第12章 人脸属性业务实战3 O- l4 x' N5 ^0 V! }0 Q
第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
