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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。9 B5 p: C3 A, n: T7 @8 V
课程大纲（课程+配套源码）：2 _. d% |4 l8 w2 m& U/ N5 ^
第1章 课程导学
# e) A) k- i7 A, P2 \ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）5 ` {6 {* f; e% n5 E9 F
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）/ X4 r& y. X5 C
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）0 A1 H4 A, E( O
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务5 h% ~ r; e0 u( Z8 k; Y% c
第6章 人脸检测业务实战. A" L: P3 R# g- U' {( i
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务9 }$ l1 y' e% z/ ]" u/ z
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发& U$ S: \: V' i0 z4 W+ j
第9章 人脸匹配业务实战/ _# |. k |+ z' p9 N8 a% S
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
& L4 N% C7 W+ p6 K: V, h B 第11章 活体检测业务实战# o& G# I7 A0 q- L
第12章 人脸属性业务实战
5 D6 i* L2 \) O. L7 r 第13章 课程总结" N& ~2 i, ?$ E ^ ^# y) U
; Z, b8 [$ ?9 l" B
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发表于 2022-6-5 15:32:25
