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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。
; g5 D* L9 t8 S1 T. T8 ?课程大纲（课程+配套源码）：
* [1 s! z; Y& s% s2 S6 R# Q" q4 C 第1章 课程导学
# m8 d: \: q1 k; ~. V9 E A1 f 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）2 D& k/ t$ Y" q4 p
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
1 ]5 e0 ~8 L/ [ @2 G. G0 D 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
$ `, t0 b! r% o( t e0 ? 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
# o) j8 c+ \% d( g, K4 v 第6章 人脸检测业务实战
# h5 `! R- j- R | 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务+ X: K1 A! N1 U7 {
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
3 X" h% E( S+ E$ p1 o% ]/ q3 { 第9章 人脸匹配业务实战+ S z0 W6 a- [3 l9 [
第10章 68点人脸关键点定位业务实战: ?( {: U3 y# @- |' N
第11章 活体检测业务实战
/ X* N# u0 i2 z) G" `$ b2 z 第12章 人脸属性业务实战; u# u) E& `7 X! n, u1 G6 ]
第13章 课程总结2 p) u4 P: t7 K) N1 e+ }& Z
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发表于 2022-6-5 15:32:25
