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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。
( ]; u2 l* d C. \$ I课程大纲（课程+配套源码）：
# w- t5 X+ [5 V1 R 第1章 课程导学9 a# Z2 C/ M C- r
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）2 u, o: O6 n! p* p( x
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）) y. Q: N5 [- `# q ` K
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
3 I# w: R0 f# R0 X# I2 C 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务2 ?* \- T! P/ N9 r6 Z. j
第6章 人脸检测业务实战+ ~( A1 W2 H: j4 [+ h; E
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
+ x: z2 H; o1 S. a 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发% t. \* D: H. c' E" o) a/ Q
第9章 人脸匹配业务实战
$ s d3 [+ q X- B0 A- A 第10章 68点人脸关键点定位业务实战; D" M& J% E7 D# o3 |8 s( e
第11章 活体检测业务实战
0 d1 Q9 Z5 Z" P; Q+ g 第12章 人脸属性业务实战2 d! ?2 ]6 @5 v1 o6 B/ F, z; Q
第13章 课程总结
- m; i( d% c& }' b
$ r8 w/ G' ] r
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发表于 2022-6-5 15:32:25
