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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。
! j9 P L3 t- V- [; Z1 X. ?. L8 F课程大纲（课程+配套源码）：; n, e# \4 F% R1 P, Y) X
第1章 课程导学
: r8 A7 O+ ?8 d: O4 i7 R$ @ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）' t; Z; S. s- u0 B9 q& N
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）( |! ~* L3 F* x
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
2 ` O' J- k6 l* } a B- Z x 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务3 }4 k" Y6 T+ n/ _% D
第6章 人脸检测业务实战
. u2 @ ?- k; c6 {9 U 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
! `0 S* m4 t3 q- { 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发5 z# l1 M; I$ F1 {1 ^! M
第9章 人脸匹配业务实战
2 N0 g0 ~4 L7 o( \% e 第10章 68点人脸关键点定位业务实战- K ?$ L. F; w7 ~) d; F+ }1 j
第11章 活体检测业务实战
! k4 |. ^& V% j% T 第12章 人脸属性业务实战5 E1 A9 F% e4 C" `' `& H3 X
第13章 课程总结
( e' }5 d: C7 _0 e 6 Q" {5 i& W; z- B
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发表于 2022-6-5 15:32:25
