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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。
7 N* G" h8 M. R* S7 k2 \课程大纲（课程+配套源码）：
; u/ ]9 @9 M% _# m3 G9 R7 Z 第1章 课程导学
0 I2 G* W, H( \* Z 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）7 c& x/ G: }- c' O
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
5 Q( W: D& h3 R7 F3 Y! T 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）! z X& Z& Q' M; l
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务0 u+ M; o/ A5 p. k
第6章 人脸检测业务实战
1 T& R) b0 D1 F [/ r" s 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务" J1 U; |7 y! j1 Q# y2 b' R
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发) U5 h, _& {: x9 H2 B' j
第9章 人脸匹配业务实战
' r' q" g+ ? y& I! j7 k 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
( K1 [$ E$ {# Z 第11章 活体检测业务实战% Z6 v! H/ G3 j' R4 Q( p; `/ |0 W
第12章 人脸属性业务实战
6 j7 {; P+ R! Y& A x+ R0 Q3 \ 第13章 课程总结7 v4 I7 P( D5 F* k. A3 Y9 U8 Y
+ U% r9 @# O! M. K/ l: j
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发表于 2022-6-5 15:32:25
