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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。( U+ }$ O/ J1 \* K2 g! m5 Y+ d! y
课程大纲（课程+配套源码）：
1 d$ \6 s5 w% |8 h n- Q 第1章 课程导学, U4 \! M! o- L/ L! m
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）& h7 h q7 |- @# F7 i8 |$ N
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）/ `, G3 |9 z: k
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）9 Q+ d0 X& K/ [7 p5 W0 i
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
( A1 L% l% T7 I, o" z 第6章 人脸检测业务实战
3 H' _" y) H% j 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务: r: X/ c$ u, C/ i2 b
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
$ t( |4 l4 j5 W 第9章 人脸匹配业务实战
m, K- {/ v. j* T! \5 l+ M 第10章 68点人脸关键点定位业务实战9 K% b# U z; S" G( |2 ^2 J8 W
第11章 活体检测业务实战
( J( y$ N3 _0 l- ^ 第12章 人脸属性业务实战
0 q8 {+ {; T7 e0 o 第13章 课程总结
' [. u' r: R8 i% G3 l( ~# \ 9 [( c' d& t, g+ d5 \ W5 X- a" A
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发表于 2022-6-5 15:32:25
