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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。
4 P1 m* X8 a8 g: R' W课程大纲（课程+配套源码）：
3 s& k% E: @3 G- m5 U' J t( e 第1章 课程导学
7 N, Q$ {* |! L* t* |8 A$ B. N 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）6 O1 ~8 g! z* r! E% w, s
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）% s& F5 ]( h+ l" u, W
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）2 r* ?8 ~$ a, a" C6 R0 c
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务3 O& Y# z% a9 y- `
第6章 人脸检测业务实战
3 m: {; A+ a/ v( U, S 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务3 H' {) d2 g& ~
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
, {( A1 Z' A6 g* ~' I 第9章 人脸匹配业务实战
; b# c4 z8 ]- k( B ]- t) B 第10章 68点人脸关键点定位业务实战 i# P7 f9 O8 I" F8 C) j
第11章 活体检测业务实战
* W0 j4 |& W) [( a+ z 第12章 人脸属性业务实战
1 }- e' N! M4 a) I: m" ` 第13章 课程总结/ i. K: `; p& b* ~( I3 I3 Y4 B+ T
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发表于 2022-6-5 15:32:25
