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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。
B' y. M+ s" X' o5 E; T4 u6 ~课程大纲（课程+配套源码）：: _$ m9 M6 c3 |9 F+ }9 ~) M
第1章 课程导学
/ a2 H5 J. X) \ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
4 _& | `- m# L, d6 h6 g 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）, |8 U4 z: u6 g/ Y% s9 W5 i6 R# S- f
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
+ ]% Y( [9 K" w7 t 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务" E4 [0 L' ^7 [) ]
第6章 人脸检测业务实战( q" C+ ~( l4 X) P
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务5 o+ ^5 ?: q7 Z" b: x
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
" U3 ~8 I2 b6 t/ R# P3 \5 S7 a 第9章 人脸匹配业务实战
3 h, z/ h P. J5 ? 第10章 68点人脸关键点定位业务实战& G0 a2 C8 V. y# j' {0 Q
第11章 活体检测业务实战
3 E' o" ~3 X0 p7 K: S2 p% N 第12章 人脸属性业务实战0 E. B; I1 C0 Z
第13章 课程总结7 ? p D1 z6 E& f
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发表于 2022-6-5 15:32:25
