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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。6 r; T5 X6 K4 T% Y! X, @8 A9 M" u
课程大纲（课程+配套源码）：
/ V5 k9 V* {4 A& `9 q 第1章 课程导学
5 d# ^% ^9 |8 `4 M5 V& A 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）4 o+ B; `& T D: V7 b! X3 j6 T' W
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
5 t8 M+ J& g; j- _9 n 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
% r+ K7 A! T) _! G: { 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
# x0 U, H" }! X1 R' z2 n8 E 第6章 人脸检测业务实战0 ~) `) V& z/ U1 \9 h' x/ x3 N6 |
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务! I# N: E& z- S p$ I
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发: U8 h( t/ F* z( k2 S
第9章 人脸匹配业务实战
' J# p, W o5 Z! D 第10章 68点人脸关键点定位业务实战7 o2 @0 M5 s6 d
第11章 活体检测业务实战. a$ a) `" @( X4 c
第12章 人脸属性业务实战$ n F* f6 X( _! t
第13章 课程总结$ N& N7 m2 n% V1 D0 O5 J) h: p
9 h7 V: f2 f' i* r1 `, @
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发表于 2022-6-5 15:32:25
