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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。' h" j5 c+ W5 s
课程大纲（课程+配套源码）：
) X% k% K$ {: h8 I 第1章 课程导学
( _2 k) P Q! K& R& |* a6 V; \0 _ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）! l8 a E5 i% H
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
8 c* G, C) ~1 t) C0 ? 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）5 A6 a: e- G' p) C7 K
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
, B% b o) ]3 @: O9 b 第6章 人脸检测业务实战2 b) s- o1 L$ w! `2 \7 F( B3 `
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务+ Q- m/ J& W( l: e2 h! l* @( n
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
+ K0 h4 \6 R$ F% m8 Z1 T& ^3 O9 Q 第9章 人脸匹配业务实战
' d" B: g8 o- }1 ^% P' `$ ]# c 第10章 68点人脸关键点定位业务实战 p: K" n0 h: m. t; A$ ?9 `
第11章 活体检测业务实战* D* L5 |9 `+ F! r6 t6 [ r
第12章 人脸属性业务实战! `/ E* F; S( a/ `* z
第13章 课程总结" `2 ?, {: w& l
' b0 v- h G5 F$ K8 V# H$ N
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发表于 2022-6-5 15:32:25
