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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。# \# e9 E# S+ v' `! A E
课程大纲（课程+配套源码）：
+ [9 K* L8 `; e T3 X0 S& [! z 第1章 课程导学5 i* f2 p: }3 h) c% X6 x
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）4 d( {- H, V* W3 ~' }
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
( d9 k4 {3 u+ A- s. m, ~ 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
$ m3 p* V9 M( z a G& Q$ v 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务2 B! D( T0 E0 ~
第6章 人脸检测业务实战
1 K2 Z% l' N+ p% u/ ] 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务& ~) x* q$ ~! g& X
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
' t% l. n' d ?6 D9 d. k- V# W 第9章 人脸匹配业务实战
: W3 r$ S' A4 X8 o+ Z1 z' o" G" t9 ~ 第10章 68点人脸关键点定位业务实战% D% K+ I. Q& o8 K
第11章 活体检测业务实战
o) C6 i' u% g2 p! Y 第12章 人脸属性业务实战
" u& q% n5 ]& \/ U& j 第13章 课程总结
/ o% d( p; i8 Y! G6 x+ K9 K- V: N8 p ! C7 V7 b8 Z7 f# W5 q2 |/ L
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发表于 2022-6-5 15:32:25
