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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。" K% K1 o3 y- A" ]9 D
课程大纲（课程+配套源码）：
) E* }& `+ x* Q; \; F& i$ `, W 第1章 课程导学
; J2 }2 `4 P7 P) {7 @5 R' Q. `. \ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
3 f6 b+ @& u- E 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
. D& K# b7 R, Q6 p 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）+ L4 @& I x7 |! P# N# V* q
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
7 c V) S* I3 S: }* `. ] 第6章 人脸检测业务实战
& t& R8 v! X) f2 b1 R$ i4 f0 X 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
! Q. }+ X3 ~5 @: @, M 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
" y6 s* e% w( T2 w# ^ { 第9章 人脸匹配业务实战8 n) ?/ A& s* O% p3 v1 |. N
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
- A1 M' |. K5 L v+ x9 i: n 第11章 活体检测业务实战' s, u: _& l1 \) x1 s, b- z
第12章 人脸属性业务实战
( Z, n. R, E$ _ 第13章 课程总结
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1 a4 `& G: h: y# N$ j& x" A. d. R
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发表于 2022-6-5 15:32:25
