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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。
8 t. v: E4 H5 y9 w- A9 F" @课程大纲（课程+配套源码）：
% i8 q& n0 r" } 第1章 课程导学
2 K& B8 a- B) j+ f. U8 G: O' ~# _ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
1 j. P, d+ x! ] 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）- ^/ S8 r( ] M3 R- ^2 E
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）2 H7 ^; D- @3 S) v; Y6 K
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务8 t/ |$ D2 N( q" d8 J- q, [% ]
第6章 人脸检测业务实战
3 j/ q3 d9 ^5 A1 G2 a- \9 A 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务" A( g" D. C( s, ]- \% N' G$ Y
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发# R% A' V- K5 z o6 S- W
第9章 人脸匹配业务实战
. A' Q( `! F7 I& O4 w 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
9 R- j: T# G2 t9 ^5 F 第11章 活体检测业务实战- |9 [2 w9 [4 @5 Z
第12章 人脸属性业务实战
; ?; I% k' k, u3 X 第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
