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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。
, O3 N: _) \' e8 K0 S3 T课程大纲（课程+配套源码）：; u. Y2 c$ g' _ g: F/ @, G f( k
第1章 课程导学: F( X6 G" a; m8 t. f4 W
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
, X9 O. ]! G6 g' Q) x 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）3 g3 _& N* M* q+ V- w( }3 O3 j# s2 p
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
* i2 Q' ?5 C @5 Z 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
, j7 m+ g% o) J 第6章 人脸检测业务实战. D/ a& R1 |2 E [/ t# s
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
; ~# m" K( @) w& b 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
/ p6 }1 m. ^' ^* H5 K0 ?$ U 第9章 人脸匹配业务实战2 x% K) a' h; v9 W& |) W9 I) u
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
$ T/ {9 s) X) X% Z5 ^& v! P 第11章 活体检测业务实战& P7 [9 f3 W+ H8 i
第12章 人脸属性业务实战
1 A4 v/ ]* F! a) l 第13章 课程总结
+ {+ }- {" y9 B( ` 9 H( s S U% c* I& J2 C
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发表于 2022-6-5 15:32:25
