|
|
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。
" C! z# Z6 ^2 q9 C0 M1 |1 o课程大纲（课程+配套源码）：6 B. R+ l* C* Y0 M d* ^
第1章 课程导学2 _+ `+ @$ w6 r
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）3 n/ s$ b) E( z; k( {$ c
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）0 V6 z5 U- P3 R r7 G( n
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
4 b$ ?) s- Y/ U" d 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
2 B' {" n G; ~# T 第6章 人脸检测业务实战
) Y; K6 d; _, d1 Z5 [& W' C 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务1 a) g: b9 [# f8 y+ S
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发, I: v+ n4 i' s d& a
第9章 人脸匹配业务实战
0 J$ |" H7 T& K$ D7 ]$ S 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
6 f; D' R3 O4 b6 l% e 第11章 活体检测业务实战
5 W9 W5 ~2 u# N) B 第12章 人脸属性业务实战: |$ ?8 ]7 Q% R# @! }/ B+ f& W
第13章 课程总结- s3 H* B0 B% |" L& h6 [
+ |% o4 g( f0 z @( r! `
|
|
|手机版|小黑屋|paopaomj.COM
( 
渝ICP备18007172号|
渝公网安备50010502503914号 )
发表于 2022-6-5 15:32:25
