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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。: ?4 T1 D( `8 P4 K
课程大纲（课程+配套源码）：
% J- S1 ]$ E, r, e5 E 第1章 课程导学
0 f& z+ w$ C9 X: C7 t 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）8 M& A$ O8 {4 w% _1 v& ]
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）2 H2 \: L9 M. ~3 z# X9 I
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
2 ~: b" V- [- ~5 ^6 w# q 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
% I$ i% _: t! x3 w! }, c 第6章 人脸检测业务实战& {/ j; m. d: f% L7 }* I
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
$ O V# T& Z% w! ?& ? 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
2 U9 U, O3 W+ A9 O: u 第9章 人脸匹配业务实战, x: t" p" O) V+ H
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
2 q- s2 x( V7 F g _, z 第11章 活体检测业务实战5 V+ ~& n( s: L- ?
第12章 人脸属性业务实战 C6 j5 E* ~- @9 O/ H( k
第13章 课程总结/ e, p$ b6 _! p) O' b. p6 }
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发表于 2022-6-5 15:32:25
