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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。9 G+ Y i) X* k. F9 i* |0 Y1 h6 a
课程大纲（课程+配套源码）：
9 }* ^& }; i+ y! G9 r5 R 第1章 课程导学7 l4 V" R1 S# @7 O
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）$ r9 ?' _; X) E* f$ ?! d& L
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）: |% q/ u) Y& }- [+ B$ c
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）2 ?2 r8 u& C* U0 E* o6 V2 |% @
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务# P$ P% `* N9 M( w2 m' J" f) B( N( `
第6章 人脸检测业务实战
& `$ S! a- g' O6 C* g 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
) z- `' V0 c6 @ a! O4 ]3 I 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
7 [* ~! R" g' V& |2 }& j& ~ I 第9章 人脸匹配业务实战
4 Y8 c4 _4 Y. f6 j4 F6 F 第10章 68点人脸关键点定位业务实战 J' E$ ~# z9 ]8 Q9 A, J* s
第11章 活体检测业务实战
5 T# z+ Y$ L9 G& R( J9 ] k @6 s 第12章 人脸属性业务实战
# `6 {7 Y7 F- m7 C1 C* D. T9 ] 第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
