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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。
9 J f+ Q! M6 Y: _: ?; Q课程大纲（课程+配套源码）：
7 Y0 d* @( ?% ? 第1章 课程导学+ z X7 {0 x5 s+ r, d& j
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
1 s& W5 F8 u" A. [* _ 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）* M* A; x7 ^0 C5 [
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
( t1 H; ?/ }/ T9 ?9 R! a, R 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
0 i9 _0 e3 C, [* f( F 第6章 人脸检测业务实战
2 w; ?* x0 N8 Z& X) I 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务; B( g5 d* k& {/ t2 l6 l
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
# A5 P1 k: G6 g# |, } 第9章 人脸匹配业务实战! l4 @, a+ Q& s6 Q
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
' X" \5 ~/ B& ] `7 }0 N3 \ 第11章 活体检测业务实战( B, u1 M) ?% t, `4 x; W
第12章 人脸属性业务实战) \5 ~4 q% `* f) p% g
第13章 课程总结
w( v+ E" |) n % h% A1 U, o0 `6 } g# j$ k
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发表于 2022-6-5 15:32:25
