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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 [& }. g5 Q& L+ U2 B l l, b, m6 X
课程大纲（课程+配套源码）：
: z# b) D/ {* M8 w% P4 k 第1章 课程导学
5 H8 p v+ B8 s' J/ i3 r6 h 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）2 l+ J$ M& m7 M4 ~$ e, N
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
* K @% a) D3 B( z 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）- @" `* b1 ~" T! Y# e- [# @0 ~
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务- I; \. `% D2 T" l5 m3 b, ?+ r- p
第6章 人脸检测业务实战; X1 v* J+ h# Y' b7 r2 @/ Z) w
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
" U b, z# H& z1 j- W# D 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
n( F0 c$ u2 B 第9章 人脸匹配业务实战
! e% e: }$ g7 f( N 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
$ C5 \ V& s4 R' B 第11章 活体检测业务实战
' ]2 r# y* u0 r" d; _8 P 第12章 人脸属性业务实战
' ]4 t" e, Q) p0 z. w ^4 x 第13章 课程总结
* m0 _- i$ ~, V6 @( L# |& p 3 n+ W/ Z: C, B+ Q/ H0 x
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发表于 2022-6-5 15:32:25
