|
|
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。
4 s/ d# k9 D8 a0 N/ p课程大纲（课程+配套源码）：: J: I Z; }* b' {3 }4 Q
第1章 课程导学
2 r6 J( ~9 B! K( I0 q/ h 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
+ V( U# L7 c: \# H$ c; I, R 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）( i* w7 z3 e8 L3 _$ O N
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
7 j$ b5 T" n$ L 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务" a" E0 `- \$ J- {; k
第6章 人脸检测业务实战 u1 {! g# ]2 S, {. ]
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
+ S! o3 V( W* _3 a; v8 ^+ S+ [+ j p 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发- ]1 Y7 K x" d) Q4 a
第9章 人脸匹配业务实战
% m2 W9 ~# b$ G 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
h b3 ~ z$ ? h) V 第11章 活体检测业务实战
% D1 R8 m' ]! d" O 第12章 人脸属性业务实战- d2 I% D: d3 c/ L
第13章 课程总结 ]5 z; T* z( D; e0 V+ k
- Z& ]' A+ i# x' N
|
|
|手机版|小黑屋|paopaomj.COM
( 
渝ICP备18007172号|
渝公网安备50010502503914号 )
发表于 2022-6-5 15:32:25
