|
|
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。' A U% n6 s! I- C" X
课程大纲（课程+配套源码）：9 G: ]$ d) |* p' k, e6 R
第1章 课程导学* v. i0 L1 Q3 Z( v
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）/ x( p4 ~$ ~2 V5 j( [ o
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
2 c$ [# F9 b9 q% u8 { 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）" ^3 S4 m( }- W
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务$ ~+ y$ \2 r8 Z6 u
第6章 人脸检测业务实战" ^7 {& F. j/ Z1 [
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务3 R1 E* M# n8 U. h" x6 t
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发/ ^% s. Z! A% K# k7 V
第9章 人脸匹配业务实战" ?" N7 K1 B. c e# R- t$ l! Y
第10章 68点人脸关键点定位业务实战" x# D. c6 s0 R4 G" p m
第11章 活体检测业务实战 `' o) h) |' P+ I
第12章 人脸属性业务实战5 u% y9 M8 N8 B) m6 c
第13章 课程总结6 ^- I: w) f9 m* O( X
+ n( V& U5 r5 f3 B
|
|
|手机版|小黑屋|paopaomj.COM
( 
渝ICP备18007172号|
渝公网安备50010502503914号 )
发表于 2022-6-5 15:32:25
