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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。
7 r ~; [/ Q% Q( Q1 F9 y3 H, Q课程大纲（课程+配套源码）：0 V1 ^; o# j9 [1 [3 J# u& A
第1章 课程导学/ c' a" f1 i* M _. s4 q- M
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）6 V7 d7 n i: i9 R( m9 m
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
; L, U1 m- t, j$ f& v- g/ q" L 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）. ~: n3 X2 a7 f5 @1 |" L
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务0 A' ^$ e) Q8 q0 q+ y
第6章 人脸检测业务实战
* Q& g( O P+ f! _' L 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务# P; w7 V: @3 s; ?- G! y$ i1 }
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
* @$ G5 i. h& a# q" x! J5 g( q+ a 第9章 人脸匹配业务实战+ S$ ?4 E! \6 H9 f) b' W1 R
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
$ x0 [. K2 ?7 [% c$ S 第11章 活体检测业务实战
+ @# J$ [7 U9 C. E: | 第12章 人脸属性业务实战
4 O9 X5 a3 Q1 t% }2 h( L* Z 第13章 课程总结
. B1 b2 T5 ?5 m8 U: F6 ` * S5 j. Y% b% A- y4 Z0 e- ^& |
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发表于 2022-6-5 15:32:25
