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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。: ~3 g0 d1 |4 j9 q
课程大纲（课程+配套源码）：$ h7 f: x/ A/ ?7 w0 t8 I8 ^
第1章 课程导学
4 w1 i! C2 ], p' s 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
! a$ j7 c, K1 s; m G! O 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
, i! y. E% \' c 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
9 t8 \/ i9 y% y% s 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务' u0 s* [) G4 ?8 x `6 n
第6章 人脸检测业务实战+ |0 C+ T6 U7 Q* t
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务& X1 z, n6 V/ A/ p( ?: k! w2 `
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发# w3 E" P% X* Q! \7 J. c5 y
第9章 人脸匹配业务实战7 t8 B# z1 `2 S) v( \
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
6 ~9 o. X0 w: ^" }% h9 K- ] 第11章 活体检测业务实战4 @# Q2 m( T4 `2 G: _
第12章 人脸属性业务实战
Q3 L% m a6 R$ q 第13章 课程总结
/ f- b5 l2 I5 X" ]" c $ b0 T* e9 c. l, D' @5 V1 K& q3 m
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发表于 2022-6-5 15:32:25
