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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。
0 }2 L2 V4 ]0 T5 ^, c3 x课程大纲（课程+配套源码）：& V4 D' `% ?% U! A& c0 E0 G! F
第1章 课程导学- z! Q3 \# x$ n+ W
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
4 y5 U+ m0 r( a% l1 x 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧） q( H3 T. Z0 w" _! R) W% O: k
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）+ f. F: n3 @; X6 n1 z, _! b: u
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务) Y' m2 [' Y3 X" C( Z
第6章 人脸检测业务实战( V0 F7 \7 ]% {4 Z3 n
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
) c% |/ E9 u$ |; i- Y 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发' Z1 y* k7 M* c7 N. E
第9章 人脸匹配业务实战
; ]( K$ ]; g" ^9 f9 z6 f/ c: ^ 第10章 68点人脸关键点定位业务实战. V) a. x* O2 N f3 L: ^
第11章 活体检测业务实战& d! I) k" r* Y! m5 R7 H* S6 v* ^
第12章 人脸属性业务实战, |3 |6 D7 V) ]" F& W
第13章 课程总结' V* W- L _& L
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发表于 2022-6-5 15:32:25
