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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。
/ V& m% m3 S: s& P课程大纲（课程+配套源码）：
5 G4 I0 l' [# ~4 Y$ K 第1章 课程导学/ c% d$ R7 Y* ?0 e0 i1 N8 \- a9 K
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识） {! w7 b& H2 T" p/ ?" w
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）+ D% o2 u: W; n9 z6 Y& E
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）; V* z0 a; l5 W) w
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
9 n- P5 g7 n: C& F3 V 第6章 人脸检测业务实战
9 ~5 `7 ~5 E2 d 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务) R- O e5 U) h3 u8 O# ~
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发: |: o+ }5 M& D1 Y% @9 ?+ M
第9章 人脸匹配业务实战3 ~- B2 `; T% r+ Q
第10章 68点人脸关键点定位业务实战7 ]! @* Z% t8 c0 A# g I
第11章 活体检测业务实战/ \+ j1 A1 Y# N9 b: y
第12章 人脸属性业务实战 n. R# @2 a' v. ]5 \7 J7 f
第13章 课程总结
& I6 w2 C& ~( c0 u a% N/ N' P$ ]- j- N, H# _& ?3 E) |. L
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发表于 2022-6-5 15:32:25
