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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。
. J3 [1 F; \, _) F( i课程大纲（课程+配套源码）：$ U+ E7 H* T* W& D" t s% i4 I
第1章 课程导学 E/ y0 i5 p$ f$ |/ D/ Z
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）5 W8 ?* j" E! B
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
# c6 J0 N7 M# ^ L 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）- k8 ]% k1 c2 C! P3 F
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务- }$ q2 o& g0 r s
第6章 人脸检测业务实战0 o. B! G% R9 P. M2 V$ ^
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务4 I0 z4 X P( f# l4 \2 V! p% o R- T
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
[ x9 [" H$ W: T5 t 第9章 人脸匹配业务实战
/ z' E# P6 V- h0 j/ J9 b 第10章 68点人脸关键点定位业务实战: C3 K" r( {8 D( B, p
第11章 活体检测业务实战7 S5 k' W8 G( ~/ e8 s9 ]
第12章 人脸属性业务实战
; X" {& j) X* n& [+ W# g 第13章 课程总结: d4 t! s! y8 ]9 k
5 f5 \/ }2 r) o$ N! O7 {% R8 c+ r
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发表于 2022-6-5 15:32:25
