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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 [$ p$ D& L* ^, h6 E: U( }: n3 D
课程大纲（课程+配套源码）：0 b- K7 s- l5 f. ~% F/ A c
第1章 课程导学
* J" C5 w [' R2 c0 K 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）3 w' [% B2 r8 I& g
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
( M2 Q+ B/ X( x& s2 F 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
P, y. E7 D# c% f9 P0 U$ Q( D 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
$ ~2 w' o3 @, }5 Y; l+ b 第6章 人脸检测业务实战
) J( F: ]1 A, \# q* f8 r 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务3 ^6 A$ z" Y5 ]: `
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
P, u! }4 u- L( C 第9章 人脸匹配业务实战
/ Y3 V X* P% q" n' ?7 }4 [6 J 第10章 68点人脸关键点定位业务实战2 T6 ~1 e! g- E1 s1 b
第11章 活体检测业务实战* p0 d: v! K/ _$ b
第12章 人脸属性业务实战
0 y( ^* A* X% x& Z3 K/ X 第13章 课程总结- w4 J, u" c. k! I* S& q( K
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发表于 2022-6-5 15:32:25
