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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。
f8 |6 j/ q1 z6 F$ z, z$ y( }课程大纲（课程+配套源码）：
) s v! e) y5 J 第1章 课程导学
' ~- k: F' @# |5 c) s 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
8 n( Q$ Z( f/ v; J2 M5 m) l 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）4 X" X3 ~. d4 s
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
j8 n5 T- S5 `1 l- V 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
" F- ]9 c& F8 E9 Y$ N: @ 第6章 人脸检测业务实战
. [8 R0 ~/ O8 n" q 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
4 c$ {5 B6 Y4 Q. i3 s' e. q$ ?& V 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
$ v7 y% Y1 O: p4 a) e+ W 第9章 人脸匹配业务实战
: D9 a# w9 {( V+ a `3 d5 z 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
/ j( E6 v4 m! F( S1 ?! T. A 第11章 活体检测业务实战
1 E8 j0 A1 i ^! H 第12章 人脸属性业务实战( b" m; L" j5 |8 @; Z, q
第13章 课程总结8 Q7 z& K; o6 Z L+ U! Z; j. c9 G8 X o
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发表于 2022-6-5 15:32:25
