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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。: n' B0 n* c6 a9 O
课程大纲（课程+配套源码）：
" P1 y0 Y. ?- k- t# @ 第1章 课程导学
; ?9 q( g1 a; ~9 }, q( ] 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
" n% Y4 e+ G3 R 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
5 j, M% `, e8 j8 ] 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）$ \6 b9 f7 R) f$ N# ^* c9 `/ M* u
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
2 v6 k r- z' a% }& D 第6章 人脸检测业务实战# L- V7 T% K. s! M$ g n* |/ D
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务0 ?9 Y# [% K* G; ]9 r% T4 [0 k
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发3 J* O+ }; [5 W( H
第9章 人脸匹配业务实战
3 Y; L. d% x4 p! d 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
3 F/ R2 ?1 G, e+ p 第11章 活体检测业务实战0 j% w0 h+ h# I4 \( R' v1 J
第12章 人脸属性业务实战
# u" O! }! A5 H( e; N 第13章 课程总结: X% E* ~- |, d8 Y8 R8 Q, x
# ^# R1 ^7 u& ^) i# f. m
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发表于 2022-6-5 15:32:25
