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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。
9 c$ j2 M: p9 n, J O9 y课程大纲（课程+配套源码）：
8 b% ^( v) e8 E6 h! S0 h 第1章 课程导学
1 ?' a2 y+ Y: F 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）+ x- Z. I" I& X6 z- ~, j
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）( ^) o4 R+ J# f% g- w7 y5 _
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
" j. D+ L _2 k6 \! ~( g 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
- C" e( P p3 `2 n! F 第6章 人脸检测业务实战
! P t4 U1 m5 r) _% t, `+ D 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务0 d5 F( Z# ?8 P5 H7 [; x# Y) q
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
0 A4 f. J8 k7 Y" B: Z 第9章 人脸匹配业务实战
1 m1 O4 |& Z7 Y% T2 u 第10章 68点人脸关键点定位业务实战5 t) z% Y. i8 b) Z3 w
第11章 活体检测业务实战 L6 ~6 }" o8 x( C) f, B
第12章 人脸属性业务实战3 g% b7 ?. j" i/ c# B8 N. k9 l
第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
