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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。
" v" \9 f* N* [" s( Q课程大纲（课程+配套源码）：
6 Y6 A& q# E& e1 k) r9 B: y 第1章 课程导学
$ K- X+ s3 n. q! Y4 z6 C, l 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）& K( [/ m/ X$ d& C7 S/ W4 x
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
& O# k# p% Y1 n) U) p" L7 U5 I 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）0 [- n" S/ D: z
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
2 p) l( l5 k8 o" Y- d 第6章 人脸检测业务实战, \- Z4 c/ M8 W, q
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务4 T2 K' d* ^9 v' ?0 B m* d7 a7 `* g
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发9 U. S' y( X, P( {! l+ G" l4 s
第9章 人脸匹配业务实战
U( V" C. K+ Y# o7 A+ o: d 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
# x% i+ ^6 m8 W* d, u [ 第11章 活体检测业务实战& N3 _8 {! v3 ]3 j
第12章 人脸属性业务实战2 S2 @7 ]6 y- h8 q# i. x
第13章 课程总结7 `4 l3 }, ]3 U+ \0 f
' t) A9 h+ e$ _% P* Q' n4 [
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发表于 2022-6-5 15:32:25
