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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。. \: v# P* m! M/ Z; w, D- x: R
课程大纲(课程+配套源码):
" F/ H* A6 G7 n+ H Q 第1章 课程导学
* S$ [- a/ S P+ K5 d% V# J s 第2章 深度学习基础串讲(必备理论知识), A( \0 |, I/ ^- ?( V& \
第3章 卷积神经网络基础串讲(必备理论知识与技巧)) n& y. b$ B" @6 p
第4章 Tensorflow基础串讲(必备TF框架知识与实操)
& o* {$ @6 d' m H# J* f6 v" c1 K1 O 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务) P9 `; e8 a/ l
第6章 人脸检测业务实战7 ? [7 c. \) {+ v ~7 z
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务, ]6 \/ C6 R0 F( v7 \9 O" t- O
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
. p5 j( w" b q. R 第9章 人脸匹配业务实战 _" ?" x2 o; ~$ w! U
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
. o8 a" \5 U, ?9 C 第11章 活体检测业务实战
) M- g1 I& T* M, n) ]- K g 第12章 人脸属性业务实战
0 ]: Z1 m8 H% @' V! A 第13章 课程总结
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