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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。
. q1 X7 J) b5 x8 J/ S$ Y# R7 g; R- |5 u课程大纲（课程+配套源码）：
+ q4 X* V2 t" C3 [5 M6 c0 V 第1章 课程导学
2 I5 B7 X$ A7 \1 o 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）+ B' E1 f: f+ V! b' Q. g$ U. T
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
6 X% p1 n( r2 B& o- Y 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
+ t! t( s8 ]* a( E' d1 ?% k% v 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
/ X5 a G& }0 [* B q, e 第6章 人脸检测业务实战! D; J: d5 a+ [( {+ d( Y
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务" M v. m" L- q3 q* B! @$ V
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发0 x' K/ N% b( e1 B% L
第9章 人脸匹配业务实战( s' K- y: B# g
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
* h' S& {" {$ W( V 第11章 活体检测业务实战2 m& K! F& _+ L
第12章 人脸属性业务实战. g$ G1 H' |, }. D7 F
第13章 课程总结 R. b k/ j9 d) X
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发表于 2022-6-5 15:32:25
