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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。
N! \+ ?8 f9 h0 p% Z课程大纲（课程+配套源码）：
# `6 P8 Z0 o$ S3 W2 T8 ]" g7 G 第1章 课程导学
# t5 p4 g! |2 _3 f9 B7 Q+ s: W 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
, K+ u+ q" Q( B. K1 D5 U 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
! I& i$ C. ^; C5 U9 t2 k9 C 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）- `% Z J4 W4 ^; Y* O5 [# z
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
6 B. P( s; `& x% _$ @1 @ 第6章 人脸检测业务实战
9 |' U/ X/ i& m" n 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务, `! m: ?- L. R9 A, Y
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发3 m \! ^+ y/ u! I( A5 G I
第9章 人脸匹配业务实战
7 W" g9 W# e( h( U! U0 |/ ] 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
. Y! N: r L. m. G2 ]! P8 O$ h 第11章 活体检测业务实战
~4 m9 {: k( F: K3 E, ^" W 第12章 人脸属性业务实战
- _' Z @( }9 q4 K2 x! L 第13章 课程总结
* o K8 i/ b4 Z' i4 f8 u5 m( F 0 f0 S9 w) Y% S/ ]
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发表于 2022-6-5 15:32:25
