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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。
4 R b$ j% p9 K6 g8 V8 }% i: i: h课程大纲（课程+配套源码）：! U/ Q, h7 k1 f5 i" [: x
第1章 课程导学
0 J0 k G s- z; M, j 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
# K7 X+ ?$ d, [ 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）% D" H1 z! g- T
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）4 L% D" d9 W1 Q: j( g$ E
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务% ~7 _, d4 }: h1 [
第6章 人脸检测业务实战
5 I6 Y5 b' f3 X- w- [5 H/ L K 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
! O: _# K4 i! s( c6 _ 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发 W- O+ O) H, B: R% d/ X4 [ I$ h
第9章 人脸匹配业务实战
3 E9 }4 C1 x7 O7 A0 u 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
8 t# D+ Y9 Q" v, m 第11章 活体检测业务实战9 |4 G4 w: | {4 ^2 W
第12章 人脸属性业务实战, e7 Y `7 y+ h1 V ]4 S
第13章 课程总结8 x$ j. F( C! p# r# ]% Q) G/ x
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发表于 2022-6-5 15:32:25
