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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。
0 j9 Z7 f1 }; a课程大纲（课程+配套源码）：
! P4 S* V- v9 ^8 G* `) R+ } 第1章 课程导学+ O. }- A! y, Y2 X7 E' a' U' f
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
! j {# w( z5 }' T 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
% i& w: V9 F. ] 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）! g& D, Z& c+ z0 L6 N
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
1 n" Z3 n! {2 v I1 p 第6章 人脸检测业务实战5 Z7 |- P$ D4 v* K# ]" J! D, z5 U3 l
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
# ^5 G1 z2 K6 F) s: h0 g 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发- k. f* b) {, g0 {9 ]2 ]
第9章 人脸匹配业务实战
9 L* b/ `4 T5 U' x 第10章 68点人脸关键点定位业务实战7 M2 `% a( b* B; e6 c7 ^1 R
第11章 活体检测业务实战" s6 {' p) _7 U0 ], p2 {% t
第12章 人脸属性业务实战6 C5 O* z* z' q* [) L- _, t& A
第13章 课程总结3 N. c, h1 C. p! t) `' b8 R
4 K% X# t# t7 J o6 @9 y
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发表于 2022-6-5 15:32:25
