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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。
+ A$ R. T7 P9 y! r3 m课程大纲（课程+配套源码）：
7 W$ G0 ^- [% t" J) p) i 第1章 课程导学, R( Q; r7 |- p9 K% }8 `* G0 W/ n
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
6 V+ v5 x! }/ a1 q, P( a 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
2 D# R+ X- T; H# H6 H7 y% |6 K2 N 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操） r7 R$ X+ }6 u0 j/ |, ?* B
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
& ]$ B, j- ?1 b" F/ t z% x, w 第6章 人脸检测业务实战
% @2 E! C5 a9 z 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
b" W; J( [1 H3 K1 R- { 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发: u. X- u3 h" t( \+ g
第9章 人脸匹配业务实战1 Z' ~- E# c) I% ?
第10章 68点人脸关键点定位业务实战4 _' P. j/ ]; J
第11章 活体检测业务实战5 }+ D3 x$ Y H% G7 S
第12章 人脸属性业务实战5 [6 ^! @* ? |+ V; D- C
第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
