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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。; k6 m3 ?3 g' Z ? b3 Y+ J( i
课程大纲（课程+配套源码）：; ]6 Y( R, D4 ` |8 M3 j
第1章 课程导学
U6 x \) \5 L 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识） T; i6 N4 }2 X8 t
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）7 ?* G6 e) D/ G6 \7 ]+ l$ l- o0 d
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）9 w4 k# \5 K$ U+ t' E ?
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
% P. J/ |. M/ \( k" B% v q4 | 第6章 人脸检测业务实战
1 i% d" ?$ p; a; V* d' c# m8 ^, n9 K 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务. C% ^$ ]# O# }% q
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发5 } f2 ?& N1 `7 S- ~1 a
第9章 人脸匹配业务实战* Z% A1 B, ^* ]8 V0 ?& L, ?
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
5 j, q, B! C3 f9 V. a 第11章 活体检测业务实战
, t/ @$ Y* b3 R" Z0 n M X1 [ 第12章 人脸属性业务实战
8 `! v( E3 x/ F( t# Y- E 第13章 课程总结
: O6 |# w' f$ y' g$ W; \0 _ J" ] ; b- I7 J4 P/ c5 Y/ g
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发表于 2022-6-5 15:32:25
