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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。) r) F9 w; ?$ K
课程大纲（课程+配套源码）：& F A# i, z! m7 I' l/ ^* B$ g+ i
第1章 课程导学5 R3 Y0 O5 a5 z) O+ P8 w7 p4 B
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
: o* S5 s- u* M7 T 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）3 B+ c. F8 f& @7 r# D1 H; x
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
7 j1 t: [7 P2 d' O! B$ y3 K 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
, E x* C6 }3 B+ V& p 第6章 人脸检测业务实战" \* K0 @6 _. K0 i+ x. K8 o) x
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
1 n F) b; q1 \8 f 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发! d# j& U+ F1 d, k- \- m3 Z7 L
第9章 人脸匹配业务实战8 L* V: z5 s# [2 O+ X6 _& N
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
5 D' a5 k; G2 ~3 z0 _ 第11章 活体检测业务实战! W# T4 `1 b! X
第12章 人脸属性业务实战
: F* g( N8 i7 h7 c2 [" G 第13章 课程总结
4 F/ \5 z3 b6 D0 O: g% y
+ T+ a4 N8 Z# Y0 e. W
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发表于 2022-6-5 15:32:25
