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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。
- u1 K, l( G+ Y, ]课程大纲（课程+配套源码）：
. p6 u) i% U# R( @2 a 第1章 课程导学0 P( d l" Z: N3 m
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）! o1 s* R# p( P: P
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）& K! \* z% o) V. P# F
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）( v' _9 {* ~4 m f8 K
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务! M z4 I2 {- Y/ D$ p9 `
第6章 人脸检测业务实战
5 o4 A) D1 I# ~9 `1 ~8 a$ p 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
4 O' U2 V: Z" H& I+ i 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
. N1 \+ g. b1 l 第9章 人脸匹配业务实战, X5 `; n4 u9 v5 J; S# d
第10章 68点人脸关键点定位业务实战6 ~% Y+ E t3 t2 s. h2 H1 B
第11章 活体检测业务实战2 x5 C& V8 Y; Z- _7 j! J8 P% G
第12章 人脸属性业务实战
" e' Z( ]1 V( W9 s. x9 u 第13章 课程总结
9 h6 i2 E# P( s# D8 P% X2 }5 { ?
& N4 z. ~' _, G Q* k! n5 @* A
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发表于 2022-6-5 15:32:25
