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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。
0 ^% U% }- A7 E9 |+ J课程大纲（课程+配套源码）：
" n% g: g: b1 d 第1章 课程导学
& L I3 E. k6 ~8 _% R1 \0 F( E 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
. I5 C# q: ?8 z 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
% u+ E3 w/ e+ ?- ]1 X9 F 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）3 o4 ^# r( W7 {7 s9 K7 _
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
+ a2 y" j' s, ] C1 H8 z& Z( `* G 第6章 人脸检测业务实战: ^2 ^9 A" ]+ i/ J; E
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务$ m m+ i; E5 N8 H9 a/ N
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发/ @. n- @8 o/ e) q6 y
第9章 人脸匹配业务实战
; L9 C- G5 v: w( _6 d# R* j 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
4 h( N" j* `7 n- l 第11章 活体检测业务实战" j5 f) k4 ?/ j* c( s" D1 w
第12章 人脸属性业务实战4 j9 ^$ ^3 U$ _
第13章 课程总结( @! n; U" G; L1 s
8 [+ V* y2 C! |3 u1 y+ ~
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发表于 2022-6-5 15:32:25
