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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。
( y7 F3 v1 a) U8 t) v a课程大纲（课程+配套源码）：7 q/ V, L2 ~) ?+ z& O- ?
第1章 课程导学" c. h& v1 X" V! f1 W* O
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
2 F+ r/ a' h+ E( h4 E, | 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
' l+ T6 I4 {! s4 F ` 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）, E( w+ [4 F, \7 @
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务0 `: @( R; Q! Z
第6章 人脸检测业务实战0 U- S- S6 h3 s+ V
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务! j F" ~$ X: a+ D P3 h/ R, [
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发4 r& K `3 h S K0 R$ j
第9章 人脸匹配业务实战
1 q: q* G3 N' j, ? r9 I: c 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
0 T) Y: G; C4 @0 s U 第11章 活体检测业务实战
/ ~- u; |3 _. L3 ]. `) d 第12章 人脸属性业务实战) n+ V# Z8 Q% I5 L& C) x' _
第13章 课程总结' O: o8 N/ k+ a+ S; w6 Z
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发表于 2022-6-5 15:32:25
