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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。
* j. W6 l/ T' e6 b; T* y' O5 l3 m课程大纲（课程+配套源码）：
/ @) O7 i; F8 b3 a1 q3 Z. C# Q 第1章 课程导学3 P0 k: f0 s4 X
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
; B) N; V" [3 ?: G& u 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
; h- }( T7 y$ |$ O 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
8 Q1 ?7 }+ ?0 W; M; R: u 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
S: J! h4 Z% l. W9 Y+ z4 ~% s 第6章 人脸检测业务实战
& a4 ^' }9 U- C 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务$ [# N$ u) m e; _
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
2 G. L# M3 N# r1 J9 K- | 第9章 人脸匹配业务实战
+ L, h, G+ H! Y ^6 z: w8 C* x 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
2 Q y+ w9 F: _ 第11章 活体检测业务实战5 N! U/ N1 |5 c. e f& b0 L" A
第12章 人脸属性业务实战0 C$ B0 d* M" q+ g, `
第13章 课程总结 Y4 g* t4 ]% R) M1 W6 {
- d; G/ } h5 D
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发表于 2022-6-5 15:32:25
