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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。
1 Z2 Z( e7 [2 S9 A4 V( J课程大纲（课程+配套源码）：
5 Q. _! ~1 {1 [ M9 Y4 p% G 第1章 课程导学
/ L9 s% Q4 k6 M& l 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）; @2 d0 G/ E1 p8 s
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
# f# A8 D" Y( s 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）' [# a# w5 Z/ B, F& {3 T& J
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
* b) b7 S7 p' | W; G3 j 第6章 人脸检测业务实战
" B8 V( L7 l) J! ?# a 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
. m: V2 G; U4 r 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
. W( t) v- P! b+ a9 K) j' n9 p 第9章 人脸匹配业务实战
( {+ n6 |6 e) K6 j 第10章 68点人脸关键点定位业务实战3 M- U, w9 ^0 ]! ~
第11章 活体检测业务实战
: B+ G8 c, d* J2 H) E 第12章 人脸属性业务实战1 C+ R7 N2 n6 q" G
第13章 课程总结
, L" ]$ e2 h* W# c" U . k7 @' w& H x
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发表于 2022-6-5 15:32:25
