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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。0 ^" u, L( c; d) H3 L
课程大纲（课程+配套源码）：
3 E/ ~, d$ k# B* y/ G9 r5 N 第1章 课程导学
+ e" U7 K5 V8 _ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）2 U( [; e. b j3 S: R, l
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）9 g/ D+ d5 L" [6 V1 T+ ?
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
; z' Z9 [; e- d1 y0 N+ P1 e' E 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
& t7 H) U& D+ E1 T 第6章 人脸检测业务实战3 D. ?! i: @7 h9 m% w6 y$ i
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务! p( b2 x5 _/ p+ \+ {1 h
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发( J" A" j9 d& C
第9章 人脸匹配业务实战$ P% L2 M2 J+ L1 I& M% a8 h7 Y
第10章 68点人脸关键点定位业务实战1 Y( Q/ d# P, T: u
第11章 活体检测业务实战. Z! b1 Z$ G# R. T# y
第12章 人脸属性业务实战, `! U* D5 v' l6 L0 i- j8 j7 z) |
第13章 课程总结% |5 M5 r0 Z6 |9 @
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发表于 2022-6-5 15:32:25
