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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。
) y: t8 u" u( h( g5 [% N课程大纲（课程+配套源码）：
& O3 H5 {! B/ M4 S 第1章 课程导学
3 S" n! I$ L2 ?4 T$ y1 x. b0 m# ~: _ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）% `0 |4 A! w/ J3 N E4 W
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）5 Y# {# [8 y! a% G* @
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
2 j7 q! k1 M. h6 P( V V 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务. j2 m8 b- A" z% s7 r( h7 i+ w
第6章 人脸检测业务实战: |8 O9 ~& c* D7 F) U2 g
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
7 A4 a7 i* B- J; a7 P 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
; G1 Y" J) V( `" h* p! m 第9章 人脸匹配业务实战, Q) Y/ Y! t1 H2 A- U
第10章 68点人脸关键点定位业务实战4 t6 Q1 U% R0 l; v6 q% Y
第11章 活体检测业务实战5 g$ s R4 f% E( X1 O
第12章 人脸属性业务实战
9 C- D7 \* r- h. q0 z7 _$ V 第13章 课程总结
$ \& B u+ Q) z + f9 _( ~9 I9 G. |# Q. ]' F) V v
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发表于 2022-6-5 15:32:25
