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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。, J2 G+ o& x8 Q1 A3 {0 i
课程大纲（课程+配套源码）：" W# n. A! O7 k% @3 ?5 D- [4 P
第1章 课程导学
' E% @9 a, P, X 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
; Y) i4 P2 q! |* W# G 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
% h# j# ?2 |9 r9 H 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）0 E) Z3 O# \- I# ?; A
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
+ }9 C; e3 I* o" v1 A, O; n6 O 第6章 人脸检测业务实战+ H3 |6 j8 d6 U. q1 B4 E9 ^
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
. R4 L @3 p4 S6 C: u6 ~ O8 Q 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
: I/ e9 y4 q8 J- l% h- B* V C, e 第9章 人脸匹配业务实战
, c4 T0 Y: g, {, l3 Z 第10章 68点人脸关键点定位业务实战8 j+ j! M6 k; L# K
第11章 活体检测业务实战
" w9 Q2 ?% v- j& ]/ {$ k 第12章 人脸属性业务实战
! m7 b; R# ?, m 第13章 课程总结
3 c# a2 T& H- i( X
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发表于 2022-6-5 15:32:25
