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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。
# I$ K$ \+ E' b+ \, {课程大纲（课程+配套源码）：
: R0 j! V$ S' j$ |8 C 第1章 课程导学
5 N, S# d6 b" [& M# P6 F; X 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
& @1 w& A! J6 H5 d 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）/ d* j. N) l1 z& J
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）% Z% \4 a. x' [9 S. h) m: j3 U
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务* j7 m$ t& ?0 ]4 G/ _% h
第6章 人脸检测业务实战5 G3 |7 U* h5 I+ H" A$ R2 `
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
) ?1 ?/ Y2 k- @0 m7 X 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发. ^2 G- b2 Z* b# o9 p" M
第9章 人脸匹配业务实战: r0 D `3 Z# M& k
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
; C. N8 R) k% L( T2 ^. S 第11章 活体检测业务实战3 p, `$ _& a9 w
第12章 人脸属性业务实战
1 ?3 A; T E) F7 V2 O! } 第13章 课程总结2 _5 a3 n9 c; W7 q
. O$ E7 j: i0 z$ x+ O
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发表于 2022-6-5 15:32:25
