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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。+ P$ y5 c# U" w2 R' e! A+ r" _
课程大纲（课程+配套源码）：* N# f) b' y* k$ F/ |/ L* f
第1章 课程导学
5 s( z% \" C* H- K 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
+ r! D1 D3 l4 x$ y+ h2 z" | 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
. K. @& Z) _) n 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）( ?& b+ G* [+ P3 D, r+ O* n
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务) i* z. V; F0 a d7 u
第6章 人脸检测业务实战
7 C5 l, \0 W/ { 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务$ T% A1 F5 t, T: R
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发' C) l* t; ]5 R- d4 k1 m
第9章 人脸匹配业务实战
0 N, x- U+ ~" d 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
- ~( _2 R" [& b0 Y 第11章 活体检测业务实战
2 L& T1 g9 E6 o2 H k9 W0 I! Z 第12章 人脸属性业务实战
3 q+ V: L, z; T/ {( b 第13章 课程总结# L' X- Y( b2 \: Z: _& y9 D- p, `
. Z7 p* J) e. R. D
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发表于 2022-6-5 15:32:25
