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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。
- l' ^1 c9 y# z课程大纲（课程+配套源码）：
- C6 |* E7 w% h( d! S" ]; u 第1章 课程导学% {+ ?3 n* m6 F
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）! n3 B5 ^& D0 K. [" `) k
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）: \( {( q& \' P; s% b# c
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
; ?/ k& d- a1 I 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务4 p% `* w2 }# j8 \, u$ `* r
第6章 人脸检测业务实战# @9 g; M) ~0 J- U7 \
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
4 d/ Y0 c) L/ l2 r _ 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发7 f4 m5 g5 u! a
第9章 人脸匹配业务实战
! s- V7 A: U. J8 h5 A 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
% k0 ] Q0 W' Z S* J 第11章 活体检测业务实战
# ?3 {3 |! I' w+ n* W 第12章 人脸属性业务实战
. u- g9 U7 Y. v) ^ z 第13章 课程总结/ b* }( N2 h( d, i- q. ?4 M
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发表于 2022-6-5 15:32:25
