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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。! Y$ C- M+ a9 C- F" E
课程大纲（课程+配套源码）：
; |% z2 a. X: h$ j+ n& o 第1章 课程导学8 x$ x% ~* t" m5 n+ @+ q
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）# ?+ V- l3 {2 x: h+ ^' y0 T
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）& @, ]9 y! J& L1 u+ y: V
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
$ d- W, H$ q" q6 ~7 i 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
( r) I. s2 e" K. Y: l2 j2 D 第6章 人脸检测业务实战- c5 F9 L* c7 ?' j4 H
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
; g7 ^" `2 S" C* @1 A$ Y4 p/ l 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
3 r5 m" N. Y% j( ^3 D" ]6 ~' p! P 第9章 人脸匹配业务实战" }4 b# H# C# A/ w8 P
第10章 68点人脸关键点定位业务实战# m0 M! F: D: f; x
第11章 活体检测业务实战2 Z \, J4 u) j8 @$ \
第12章 人脸属性业务实战0 g& e" ^! t2 u3 D
第13章 课程总结: p$ e0 k" k, Y% y9 {
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发表于 2022-6-5 15:32:25
