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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。
5 g& {1 \5 |0 |. K# t# y课程大纲（课程+配套源码）：, O ?5 S1 `# z& v- Z
第1章 课程导学
. z j1 w$ G+ P9 z) x 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）8 V; a9 Y9 V1 [
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）+ r- q5 x1 ?5 j9 h) e* j
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）8 S0 n- m0 e; v0 c. k
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务) M$ z" N7 |: f# d9 T
第6章 人脸检测业务实战0 B' Q0 q3 f( Q/ X" r
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务& B6 l$ J) @$ i9 f- E* f
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发* F. ]5 B- N: H2 h% L% U2 L. R) F ]
第9章 人脸匹配业务实战* C5 G) d$ M% E6 H+ J
第10章 68点人脸关键点定位业务实战8 S7 @; Y: G" l( i4 |" {
第11章 活体检测业务实战3 E5 [' F9 `% _9 J- W* k
第12章 人脸属性业务实战
- b! S( C6 S) m: [- O& c5 v 第13章 课程总结$ Z# O, `2 B A2 A8 _$ p
% b- @' l0 c; G! K. `7 Z
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发表于 2022-6-5 15:32:25
