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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。
l' ~* z0 K1 Q0 D+ m. X课程大纲（课程+配套源码）：
8 w' v( O2 }) u# B& _/ {- X 第1章 课程导学
6 C3 \8 Z( K4 h/ c 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）; R# y9 N b7 w2 `# t9 T; s
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
/ B: w5 }+ W3 P- E 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）9 J! e; ^ O0 g" {1 W* t
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务" ?; {+ c/ z9 @7 y x0 s
第6章 人脸检测业务实战' j/ ^5 \6 {( `9 G) W
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
9 V* c, E& @/ M: ~: G. b5 A I* k 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发- R# p# u# T$ M3 X8 k7 V
第9章 人脸匹配业务实战
$ k, M$ ~: p/ M: F. E* H8 `' y6 | 第10章 68点人脸关键点定位业务实战/ p% K- w3 e) }0 G0 e
第11章 活体检测业务实战
, ~2 H) K& f3 y: j# t 第12章 人脸属性业务实战
' ~0 E% d; V- w1 f: o2 e( {3 D5 {9 a 第13章 课程总结
% }# f) l8 l6 `; \# O % {% e8 x) y# n4 U$ M: |
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发表于 2022-6-5 15:32:25
