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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。; B r E9 b* h5 c) _, s& V
课程大纲（课程+配套源码）：5 C+ f9 t9 W3 ]8 m9 m
第1章 课程导学
, V2 o; G5 m, k 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）( k2 F( f: L& R" k. O; l4 a# t
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
, T. ]) K9 P$ m. a& h' N" Z" E Z. ] 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
) ]" P5 ]' h( n" _# T4 V 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务# H) D4 l/ P7 \' f) ^1 X
第6章 人脸检测业务实战9 ?) z h5 ]/ D& e8 U
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务/ H; H9 d# x; H% z( q
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发) C& ^* a: \1 R0 V+ `7 f
第9章 人脸匹配业务实战
( n" G& F* ~8 ~. \ 第10章 68点人脸关键点定位业务实战+ B* @) U% w% B+ S3 m( z
第11章 活体检测业务实战
1 B6 Y7 S) z$ U 第12章 人脸属性业务实战# B' \5 f* i& ]& [ d- k4 G
第13章 课程总结
: E, |, q" J0 `7 X0 } $ O3 Q, L- e( G: m0 J- O
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发表于 2022-6-5 15:32:25
