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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。2 @2 P2 s+ A, V
课程大纲（课程+配套源码）：: B8 e" |+ @3 E: o5 u
第1章 课程导学
1 f/ Q: T J4 a 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
+ z; L' F$ ~, m: O5 a2 r8 p- g 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
9 Z9 B+ z7 ~0 z2 O 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
6 t5 P$ p1 W" N. G y X: j. d" s& R 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
@ }) F3 T8 E( S 第6章 人脸检测业务实战
$ g0 A9 q4 X4 `# {2 |( J 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
: V, n1 U% Y1 @5 O9 @# t 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
: _0 H* |9 i3 m8 B+ j 第9章 人脸匹配业务实战
3 x- d" I9 k( @8 H9 w 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
0 c2 C8 z6 S0 I W" V6 U6 f; V0 S' F 第11章 活体检测业务实战
( R3 k: t1 H4 B3 h! O4 v) B 第12章 人脸属性业务实战
' [2 ~+ T' E$ }9 i 第13章 课程总结' H2 |% Z j+ o) b
0 M9 Z2 @: e4 d4 n8 t& B
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发表于 2022-6-5 15:32:25
