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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。
2 [. W z. [! V) R8 T课程大纲（课程+配套源码）：3 H( M. \3 @* @" ?, b+ e/ P- m
第1章 课程导学! L4 ~, H3 E) x# E+ W
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
# T) W, I( l& U0 w; i3 _( A! G 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）! F3 `5 D. c) s" k; S) Q& ^% Z6 @; X
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
& q& {* l- s" R 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务0 a, {. D' {8 M( r9 m
第6章 人脸检测业务实战
- f/ W/ ~. @8 x" R6 S 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务5 `% _- t$ \1 }* S! ?: w
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
; T" J& T/ U: i& d g" A 第9章 人脸匹配业务实战
0 y- S/ c+ i. n8 b% \' G! L5 m; h 第10章 68点人脸关键点定位业务实战; f, p. j" ^8 q; b
第11章 活体检测业务实战
- u0 e# X; f' m1 a% \. U" J$ E; E 第12章 人脸属性业务实战. [2 b# c" H$ n1 T
第13章 课程总结, J" O9 Q$ ]1 g, H& e
% k4 o- O) C4 l3 g
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发表于 2022-6-5 15:32:25
