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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。
4 \1 ?* P# ^/ ` ?+ l! B课程大纲（课程+配套源码）：
5 _% h: A8 ?* ]" O. P 第1章 课程导学$ d" s) b1 G5 P# B u8 K1 L" i% R
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
: e7 B9 W8 N+ H* R; k 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
$ y. D. N" O. z! j: \! f% Q& K 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
8 U( s- `0 v" \* I 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务- f3 w7 D" y9 @# n R3 x
第6章 人脸检测业务实战) j- o' s% p& x0 T3 v6 U
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
% T: g X- g( K) d" E2 D# h 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
8 K7 I2 D: ]' L( i) q, c& a 第9章 人脸匹配业务实战
9 G7 N# V4 \& p5 u+ r, c% M7 L 第10章 68点人脸关键点定位业务实战/ h& ^6 d. y% e" U/ n2 Y
第11章 活体检测业务实战
" \( B( E( b) M 第12章 人脸属性业务实战1 W1 d- H, ?' {: j
第13章 课程总结
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5 f5 _) W1 [' T& D
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发表于 2022-6-5 15:32:25
