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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。) G! {& l& J, d8 S
课程大纲（课程+配套源码）：; E+ s) \/ _6 K4 T$ V% y6 C
第1章 课程导学
9 `% Z; A* k1 O1 @ 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
$ r/ L6 m9 ~2 h$ K 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）8 S8 A) N( m/ C' v. g; V7 w- E
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）" [3 H. ]9 @' L! b* H
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
+ c2 O" U- {0 x u 第6章 人脸检测业务实战- u3 F- m. a6 `" E
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
7 h; z2 D: @' H( G& {$ f7 A 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
/ g: G4 @' T& \$ ]- w. [ 第9章 人脸匹配业务实战8 C( Q& v( n6 T( z* K. D/ M
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
8 o. g) G: L" N, g 第11章 活体检测业务实战5 o$ y# Z$ j2 m2 n& b! u
第12章 人脸属性业务实战9 G! B/ g# X( t( O+ }
第13章 课程总结: N$ {! p. b6 b, l$ r5 I
5 Y# s* M+ a/ f. s) g# R7 `
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发表于 2022-6-5 15:32:25
