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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 x- G, `+ d6 \1 L$ o+ B
课程大纲（课程+配套源码）：
9 ?$ n1 X8 r5 N( f b1 N3 d0 ` 第1章 课程导学! W3 e& J/ }3 ~
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）% c6 ]& E; w) u0 R
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）/ w' |' E( [4 N: R5 G- s7 W
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
. F- F. }6 j9 a 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务$ N; z$ Y: D1 {0 |# I2 L1 B; t$ z" N& m
第6章 人脸检测业务实战
! s, s1 h+ ]! h# l- @- C 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
0 |. Z2 G$ ]1 o# y 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发3 ^7 B8 k6 a' K8 ~( }' k
第9章 人脸匹配业务实战! T8 \! s v& `( X' f1 n
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
% p6 c6 j. B1 S$ U: l! _% W! `+ _ 第11章 活体检测业务实战4 s6 Q* Y8 ^% { o& Z. w% z) P
第12章 人脸属性业务实战 `5 s0 r' h! W/ n6 F$ O
第13章 课程总结* e) Y% A0 h. s' T5 A
6 h# U, I% h3 L: W" q- ~% T2 S
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发表于 2022-6-5 15:32:25
