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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。0 F1 L7 r6 v, E( V0 W9 @, T
课程大纲（课程+配套源码）：# B5 S1 v5 }. T8 [# o; G3 g7 q8 v1 [
第1章 课程导学
* r( V- |$ J+ r9 U0 D, E2 | 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
0 i* x7 ~6 f* V% L: g* P 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
: E- t4 h: Z- U5 t 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
8 ~& S& C& _( z) u$ Y 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
3 _, T- C6 M+ K 第6章 人脸检测业务实战
' i9 i; t; o+ y: s1 `3 k/ K 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
2 a; @% q" t/ p, B% ~- Q3 ~/ Y 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发0 m. M. g: o3 P$ S
第9章 人脸匹配业务实战( V: w0 {& ^9 R/ J$ z. p
第10章 68点人脸关键点定位业务实战4 I. ^1 o/ c( E% ?# i' o
第11章 活体检测业务实战
/ w) z1 q7 q' z# U" K! v 第12章 人脸属性业务实战
* ^2 g, h/ r1 d0 a 第13章 课程总结
" t. F' n z% ^# B9 r! H( z 6 j6 ]6 L2 J* a7 J( r( L( n
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发表于 2022-6-5 15:32:25
