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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。
/ S5 K. `2 a! q* { a9 P" ~' Q课程大纲（课程+配套源码）：
; [6 j: d$ n/ o& c 第1章 课程导学
6 E* G5 A2 O* r3 |- O 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
& N9 r: _5 C" _+ h6 k4 p 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）# J2 ^ v$ D! B; c/ a
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）+ x5 i$ ]2 q' L9 H+ f9 d
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
* p' o- r! M3 H' x4 ~ 第6章 人脸检测业务实战5 n( h; Q" j# o* s& l4 t
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
* r) D i1 D, K0 S2 o 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发1 ]# K) ~% k4 a$ y0 r U
第9章 人脸匹配业务实战
9 C. d1 K) ]; k% [ Z4 M; b 第10章 68点人脸关键点定位业务实战# ^$ W. ?6 v! k) E' O
第11章 活体检测业务实战
/ T$ M/ \! }5 y n9 s, j" j/ ~, a 第12章 人脸属性业务实战( s: n. E+ Q5 l$ v% U
第13章 课程总结
6 F/ h: V! x3 ?" X8 t9 ~3 Y - S( k8 d# F0 ^
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发表于 2022-6-5 15:32:25
