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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。
: u+ f; s7 e7 F5 _/ W# H课程大纲（课程+配套源码）：& x: h [, b4 t% o3 H
第1章 课程导学
% K1 j" ^1 X4 {1 E/ Y0 @ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）8 p, w2 R5 n0 M3 C8 |" T' P
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）' s0 y7 P, W% F7 ^9 n1 C, s. T
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）4 G! P2 F# }8 v$ |" q: k
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务6 _$ I& g ]7 w w+ X1 [
第6章 人脸检测业务实战
+ V* X v% [8 r- U5 H- t9 p6 A/ r 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
$ V: I% A& ?/ D 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
1 ~2 M$ X6 m+ T5 g- J) S 第9章 人脸匹配业务实战
m( R' @8 ?! @% H" D- Z2 O 第10章 68点人脸关键点定位业务实战! u. {$ A! X) k4 ^2 p" l" w/ y
第11章 活体检测业务实战
; ]2 q' q3 x+ E1 z y 第12章 人脸属性业务实战2 W0 y. I/ J' {! D* @9 V
第13章 课程总结" m7 N9 W5 s, o/ X! o
3 l* o' u3 R, o* G! n# M
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发表于 2022-6-5 15:32:25
