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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。
, D3 Q+ x6 \7 k: ^5 {课程大纲（课程+配套源码）：
! }0 I9 u3 |% w/ D 第1章 课程导学
; W9 a% R8 K$ A3 O 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
9 b9 V8 P3 Z. f K& v, W 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
# O7 d8 `5 u ] 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
! M3 _( B% `2 w, c, a& X 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
. m3 ^, _/ w: j; Q4 V5 } 第6章 人脸检测业务实战
5 V8 [1 Y$ `. p8 B9 ^- Q( } 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务' S( v d, K Z
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发9 S. _- x/ G9 a" U
第9章 人脸匹配业务实战& }2 k x9 m1 \9 @+ |& N% v
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
9 x( ^1 o: U3 h+ b" V% O' v% @ 第11章 活体检测业务实战
! p4 s6 o( G6 i 第12章 人脸属性业务实战
0 b, B, m9 `9 N; f+ `- A9 N 第13章 课程总结
5 O+ o# i0 m* S# y , E# y1 |2 i5 m3 Z, ^8 S
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发表于 2022-6-5 15:32:25
