|
|
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。! Q& O3 T, i4 B' O
课程大纲（课程+配套源码）：, ~/ _* w' c t( E; ~ C0 q" [ Y
第1章 课程导学
+ b! ?0 P0 ]! N+ Y9 W2 v 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
4 B! k. d A9 Z! ~. G 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）1 |( n! J/ N: B' H" `/ M. Z
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）: g4 h. }# Y; h6 O& y8 x
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
. K M1 y: C5 {4 O. C 第6章 人脸检测业务实战
* B) n( }* G4 b2 I% a' R 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务& L1 D# |" v* o% ^
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
/ j* v2 A2 ?% Z+ a6 m: s8 Z' i 第9章 人脸匹配业务实战
& q6 b/ s' q7 X* s 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
_) G5 T4 J+ L- ]! w4 t 第11章 活体检测业务实战
8 n6 H% q- T( }/ F 第12章 人脸属性业务实战
: \9 Y* K. R, L- {, @( X 第13章 课程总结
$ V# A' G5 Y4 p9 D ( N1 f* p' w* {% W) w, z; k3 |
|
|
|手机版|小黑屋|paopaomj.COM
( 
渝ICP备18007172号|
渝公网安备50010502503914号 )
发表于 2022-6-5 15:32:25
