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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。, R3 j) }) v x" ^9 u
课程大纲（课程+配套源码）：
) ]1 f: k% n; b& w, p 第1章 课程导学/ E3 R5 E+ o! H7 Z: }6 A
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
- X- }9 y9 w5 [/ n- i/ }2 j 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
) _/ r) Q" M+ `: U" C- q 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）0 w( a: c) ]% N7 j+ f. V% m- q& M" J
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
; @" o7 B) }; W$ @3 O! d5 P6 p 第6章 人脸检测业务实战0 H1 j5 `' i8 {. y
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务6 N: R9 S |* C
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发4 X2 T: F1 k' Q5 x q2 [
第9章 人脸匹配业务实战
/ I! f' P/ l4 s, b/ h& | 第10章 68点人脸关键点定位业务实战5 c0 w! m3 N J0 }$ m+ E, G8 v" }& \
第11章 活体检测业务实战4 ]6 ?% l, X6 ~
第12章 人脸属性业务实战
J3 t* T& R. M U0 K: J" r 第13章 课程总结
8 k1 q) {( B$ ^7 p2 }& O 7 J5 b5 D8 i( K% G3 j
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发表于 2022-6-5 15:32:25
