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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。+ z. \) a- L$ M) m
课程大纲（课程+配套源码）：+ ]' }+ Y. j: D, h" P
第1章 课程导学
2 J+ G2 x4 p9 y5 x0 T) ^ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
$ U" l# K# I7 t# t7 c& t6 z 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）7 ]& d7 @8 A0 [! H p2 A5 @
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
7 k6 i$ ]# w1 V0 f 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
6 C' l4 |& }. d( G# \ 第6章 人脸检测业务实战
M+ f6 D4 k* v; o! K1 }/ e) f 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
/ t) _. k& t) P2 z( n2 [3 r 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
! |( t: p1 q2 u2 { 第9章 人脸匹配业务实战1 x* l ]" ^ Y# f
第10章 68点人脸关键点定位业务实战; x" E. _8 W: P1 @5 r1 m8 |2 B
第11章 活体检测业务实战- Y; L, ~( A8 i' f1 e! |% K# T n
第12章 人脸属性业务实战; s( [4 d0 u1 z
第13章 课程总结) c: ~2 G, U0 C8 R/ F2 j( t1 S
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发表于 2022-6-5 15:32:25
