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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。& Z6 R5 L; z0 q! [; w0 F
课程大纲（课程+配套源码）：$ F! w# h3 v3 c0 Y
第1章 课程导学: ] I* E/ B% p- l! z5 S
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）0 W( {& g3 S. k; ?5 g/ B {/ N5 d
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
! J# X6 k5 \' Q' s' a9 j. b% l 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
; ^+ |2 A& d' L) F3 D 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务3 E8 y5 }) L8 \' j+ u+ v6 Q
第6章 人脸检测业务实战
1 s" F" n, _2 r0 w% Y8 ^( g, Y 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务2 H2 ~$ D0 B$ `* W
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发9 l3 H# ^! t' @4 g3 B
第9章 人脸匹配业务实战
) b+ Q# K3 }6 G* K 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
, t+ g# k% Q0 l+ S) G 第11章 活体检测业务实战
4 e' W5 F- K/ a/ d 第12章 人脸属性业务实战
) V5 h) Q8 C7 @3 s0 ` 第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
