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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 B+ C5 K! |8 z3 L: Z4 f
课程大纲（课程+配套源码）：/ b4 v! \! B5 Q2 }# c
第1章 课程导学
. b9 X3 r. }( E. O V+ B' ]' v 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）- f/ e- t/ x$ l; p
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）# ~6 d, ^3 c- H% }: ?* w) ^
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
4 w- ^6 b/ X/ I5 ]6 l 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务- m4 H9 o5 U' w5 p
第6章 人脸检测业务实战
- y( U4 C! u: N' s% k! V 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务& {* x+ U( Z1 F1 ^4 i0 B1 p
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发% e9 V E0 W: g# S
第9章 人脸匹配业务实战 G" i% D2 \4 O6 b) ` D3 F
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
q2 C5 w6 R( E& U. W3 L6 | 第11章 活体检测业务实战
+ E: ~' M6 D, X; y9 P: u- X 第12章 人脸属性业务实战
$ a. l9 ^ n1 B) D& t) y9 I. X 第13章 课程总结" |( f+ j8 h7 t9 b! ~8 x$ p
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发表于 2022-6-5 15:32:25
