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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。7 u* u, K6 u; b# h
课程大纲（课程+配套源码）：, ~7 m4 I$ O0 n( Q
第1章 课程导学
( V% Y/ `. q- y+ a0 K/ U+ a) A2 T 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
0 n7 | f. j. r1 |+ l 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）4 i3 r2 w9 {( T- D/ E
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
; o8 j0 ~2 A+ ^/ H6 ^ 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务! i( l, k% v% \2 R, p; J
第6章 人脸检测业务实战9 S( Y3 G9 E* k* ?$ i" I! o
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务8 p6 _: Y- X. P6 {
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
5 [9 R0 ]& R6 V3 f/ s9 i, B 第9章 人脸匹配业务实战* p J! m7 F- z- S8 g- `& G6 q
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
, D5 m+ ^$ k8 P' s 第11章 活体检测业务实战
2 H. n1 \3 [, t, k* | 第12章 人脸属性业务实战
: Y8 B9 p. g; g* [, X Z 第13章 课程总结
5 c8 F0 w- `/ P7 R/ M' d6 O 3 G# \/ q! A& j; W
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发表于 2022-6-5 15:32:25
