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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。! W2 X$ R' | K5 ?
课程大纲（课程+配套源码）：
* A: e! ]8 O8 O; Y& E 第1章 课程导学
) ]; X. k: w/ D7 S* x0 A& y! E+ q 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
+ u; |3 m9 Q) R 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
- P9 [: l/ `& t: K: S6 ^! _& ` 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）: [ Q2 P1 M4 `- L [
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务8 M, l4 a7 I& D+ d
第6章 人脸检测业务实战- f& e8 N. X' f; t5 O9 S+ p
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务/ D2 v0 q' r# O" N/ R8 x7 T
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
% H- V0 Q1 I. P! {7 x- x 第9章 人脸匹配业务实战' ~2 E2 b/ g3 M
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
6 x( \4 Q9 }- z0 \$ e 第11章 活体检测业务实战7 [: [9 r3 T7 N2 u: g5 U
第12章 人脸属性业务实战
; T( W; ]( {7 j3 E! I# c 第13章 课程总结; G: x5 T: t8 V1 V0 G+ E/ A0 X+ {4 l
) `& h, x4 x) V& W- \/ P/ d" D% s' R
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发表于 2022-6-5 15:32:25
