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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。0 ?: [" v2 V4 k% m7 N
课程大纲（课程+配套源码）：
) O* R2 h7 ^, D4 U) j$ W. b7 I% T 第1章 课程导学
. [* D/ Z1 ]( \, B9 m s5 e 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）6 P% B$ d- D1 r5 u5 {3 O
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）% d% @. {0 d9 O: v0 d
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）5 r) B& N; Y* A, l8 m& b
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
# o0 H+ i' p6 M5 L3 `: S 第6章 人脸检测业务实战9 M& _; p- C0 [6 T' F4 t! ^
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
5 Q, h; U) d3 b( C% e 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发3 C( k% w( N# ]: m7 P, `
第9章 人脸匹配业务实战- ?" U2 m" r' ]; j" U& h, U; ]& W
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
. \; D) }' e7 T 第11章 活体检测业务实战
* f- B" _1 Z0 X 第12章 人脸属性业务实战( L: {5 O8 |$ B% C( A* ^
第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
