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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。+ x, Q: ^/ l8 g" L }5 b) Z: {
课程大纲（课程+配套源码）：
8 F" a( M5 J+ y9 i+ Q4 `0 h 第1章 课程导学" o& A7 G' \$ G- X. g
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
/ }6 k! w% r u* m! F; A# v. _ 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
. E. `9 W7 E" q q% g 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）- e) S7 J7 c1 ]
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务0 y8 ]' \, S8 q% u, Y5 u
第6章 人脸检测业务实战- ~$ b) g- G% W% M' t
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务! _. l3 L+ S( @& f+ A
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
" E/ p+ g9 |4 a9 J3 V 第9章 人脸匹配业务实战
7 E. v5 u6 ?! }0 l! S 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
( w" j8 q) M) K5 r 第11章 活体检测业务实战
; c( H% a9 w8 J! R! q8 t( v 第12章 人脸属性业务实战
m# ^, h/ n7 ?6 a! D 第13章 课程总结% p8 B9 s& u v+ w& Y# ?- L$ m& W
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发表于 2022-6-5 15:32:25
