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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。% t& y* t9 @, u0 S
课程大纲（课程+配套源码）：' T2 Y3 U, a+ k3 [" D ?- \) U
第1章 课程导学6 {, l9 y2 y: Q8 C: u
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
. _0 O* E! j9 N1 U9 h 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）- P6 ^' n$ A9 ]0 y* y
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）$ F3 t8 k8 s Z; y. A
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务3 {( ^* G! m* b' f8 `& p
第6章 人脸检测业务实战
8 h+ V, ~ g2 e* m. y i- \ 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
6 ~! j0 |' T+ S8 D% }/ f6 S 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
. I' u* [0 n5 G6 T4 H* B 第9章 人脸匹配业务实战
7 b& W7 s4 `6 [0 ` ~& Q$ u 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
; M4 D! m }' o 第11章 活体检测业务实战1 p4 j" E' w* Q; r( W. U
第12章 人脸属性业务实战
4 B/ c* o: U5 i/ D$ q% \. D 第13章 课程总结
' i& J& d2 z9 k ( ]) @1 F; U+ @+ \6 D
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发表于 2022-6-5 15:32:25
