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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。, E* f: A7 \2 g k) ?! c; e8 b
课程大纲（课程+配套源码）：9 X$ K0 Q/ `! f: v# [
第1章 课程导学) o( r% Q! E- [7 J. x+ [7 Q% ?
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
[4 I! K- @# H1 Z, v0 Z. U 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）4 L: ?) c4 k, U7 Z, E6 f
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）9 m* ?" L( z. `0 J8 x/ B
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务4 Y: G9 O. F4 Z
第6章 人脸检测业务实战
: Y( Q0 @- T; g, f7 W% N5 T8 C 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
3 x& a+ u5 g- d( d" s1 X7 a5 ~ 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发) V- c3 h0 {" Q
第9章 人脸匹配业务实战- z4 J2 R, t) M# W7 D
第10章 68点人脸关键点定位业务实战: s. g8 D. l) { B% `
第11章 活体检测业务实战( |% i0 {4 ]. {3 Y7 d
第12章 人脸属性业务实战7 F2 ]- f( {: O$ F/ `, N
第13章 课程总结
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* }2 M$ G0 b: f+ o1 c: m
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发表于 2022-6-5 15:32:25
