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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。& J8 j2 b8 l# E0 b
课程大纲（课程+配套源码）：
! B9 d( I" }" B7 ~$ y7 m 第1章 课程导学
1 D( H2 Y* N Y3 p! H+ V/ i 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
& q' `- B2 M7 y# x# v. Q 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
& j3 E( Z2 q4 ~) G1 n 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
; Z+ d. j* f3 K* w' L8 s- ? 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务 W* X5 n! w' p9 `6 r" ]
第6章 人脸检测业务实战
: J' P$ }% s0 S7 H 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务+ h) e- \$ A5 A" h
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发, w$ a S* o1 M) B- k) g: {
第9章 人脸匹配业务实战8 t- f1 o/ _8 n1 ^- ]
第10章 68点人脸关键点定位业务实战2 U6 R8 l+ I7 ~$ p0 {
第11章 活体检测业务实战* l% E6 f5 `( ~' S
第12章 人脸属性业务实战
6 t. w7 w3 x+ D# Q 第13章 课程总结
: d! M" `. U! o" R5 p$ e5 l# I. K . Y7 s3 u1 j4 k
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发表于 2022-6-5 15:32:25
