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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。
1 u+ a9 i+ n. M/ V5 h课程大纲（课程+配套源码）：
' I6 Z# r% H: a' X _ 第1章 课程导学
: ~4 S9 b& \# `* x4 z! T* W' C& h 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
% c7 P. Y9 n* ?& I" c 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）; b( g U- f/ y. M
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）8 o \9 B* Q& L u# Q7 K
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务) K; g( C0 J9 s& z0 k
第6章 人脸检测业务实战. d. I- ?5 R; U' T) ?) }5 e
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务3 k9 |( O( n+ b/ L) I7 ` Z
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发& q) T a0 S' b5 f/ f
第9章 人脸匹配业务实战5 [9 g. j( g- L5 c( Z. C1 l" W
第10章 68点人脸关键点定位业务实战; ?5 u1 |: P2 B
第11章 活体检测业务实战3 C+ ]/ F; G& f9 I3 ~
第12章 人脸属性业务实战" D9 Q$ j; s# M. ~; g, p3 p& T( @- V
第13章 课程总结) W& r' [! U' |4 _' E
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发表于 2022-6-5 15:32:25
