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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。# r. d l: n6 a8 h+ U
课程大纲（课程+配套源码）：
% L4 f6 \. T' e1 v, L9 Q 第1章 课程导学
9 h, H2 K4 g G 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
. P' B* J6 T" U% F0 S# _ 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
9 [, |& I$ ^; a- J7 b. @, Q0 q% ~$ l 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
- m8 b0 o7 M1 \ 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务6 Y9 G' x1 R3 N
第6章 人脸检测业务实战8 N3 D5 y7 U8 ^" f1 F6 @
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务, m6 j* w0 J, T3 i! B. T7 v
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发. o: \/ H) x# @% _
第9章 人脸匹配业务实战
# Q9 s; b% |) c( s& A5 ?; r# n8 ~0 P 第10章 68点人脸关键点定位业务实战* u: {0 v! `5 l" E
第11章 活体检测业务实战
' Y6 d3 g( R- r; N 第12章 人脸属性业务实战
- x4 w6 |3 c4 g; b8 g5 u/ J$ d 第13章 课程总结
3 z% D3 `) _6 m3 L( Y
9 ]" w7 Y/ A+ W5 }% X) G
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发表于 2022-6-5 15:32:25
