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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。
( J) c) m. N3 n" h! S课程大纲（课程+配套源码）：7 ~, K, H3 P/ U& k! q
第1章 课程导学$ U+ ^& r4 {7 z/ p- o# H
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
j: W+ q7 E/ b2 d. q 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
" N8 e; _! S9 m% V1 M3 c! w$ x) d 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
% R) A0 U' m) c+ g( F9 Y 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务0 N) c- q9 B7 j: c- R+ n. s) s& K
第6章 人脸检测业务实战2 _4 g" Q; k3 ]) L
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务. R3 B8 s7 B. `, ?& X. X$ @
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发6 r/ F* ^* P- ?9 n5 |+ h9 t, O
第9章 人脸匹配业务实战( N: C& e. x9 o: _/ B2 |8 j3 D9 H/ |
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
% l5 A. h: A" x/ r ? A2 A 第11章 活体检测业务实战; a7 g9 ]( q$ d) D3 b/ C# ~
第12章 人脸属性业务实战6 |4 ]+ n( l* v! T, z6 `* N
第13章 课程总结
) ^0 t9 g4 u4 s2 {% P( t2 j ' H$ k% k- u/ p! f6 U" Y; O
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发表于 2022-6-5 15:32:25
