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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 r h- L- y& `) P6 g# L
课程大纲（课程+配套源码）：
8 }0 J) y9 {8 Z/ j2 ? 第1章 课程导学/ S, x/ T$ O9 P/ x
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
* c% Z: A+ k; b: N: T 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）& ?8 q9 u$ }% F7 Q3 m
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）, `8 f+ F1 ]- g
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
. {- M$ S) k; H; Q% o6 | 第6章 人脸检测业务实战' b; s% `& T( B
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
7 A. `4 ]* v( |0 f! q0 Z, |) a9 F1 }& t 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发/ o+ @) e3 {9 ~+ ?; F5 b& X
第9章 人脸匹配业务实战
% A1 `8 F6 k( C/ t 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
3 k E3 i1 X! ^; b 第11章 活体检测业务实战
: f* w% }% \/ e) D) j1 v 第12章 人脸属性业务实战7 ]! P' y, s e8 X
第13章 课程总结
5 A" l3 l1 q2 l M : C' r/ ?8 h3 F4 H+ I% W
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发表于 2022-6-5 15:32:25
