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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。
$ S' h7 K0 w# W& Y课程大纲（课程+配套源码）：
7 h* T8 N9 ]0 Y) F 第1章 课程导学" q9 ?: V; B7 ^& v8 V2 S3 V! W
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
1 g0 O6 r8 H3 ~) r; w9 q+ q 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
, I+ Q6 s* B7 P6 D& _# C9 N* ^ 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
" x* K# k; |( r$ V* C 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务2 p7 t. D/ A5 b
第6章 人脸检测业务实战
, {( P& H: s9 Z5 @( p/ V' v 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
% t" {. A! x8 g8 R& d) r 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
) ]/ M1 E# A1 L6 R% e. u 第9章 人脸匹配业务实战
+ e2 _/ B C1 c; P% }$ P1 I6 k& o5 V 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
4 I- Y, a7 |- n4 X! C7 P7 L 第11章 活体检测业务实战
% d7 p( K" s" D6 B5 f3 n* P 第12章 人脸属性业务实战
6 W$ W& h+ }* j4 R0 d" z 第13章 课程总结
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发表于 2022-6-5 15:32:25
