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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。1 E# @+ a6 Z {/ e4 q
课程大纲（课程+配套源码）：
' F2 A! v" a7 B; T! Y 第1章 课程导学5 r: N7 a; }" J0 o
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）7 @" S8 k V/ k% H
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
. r7 Y) t% H0 F 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）) D) f+ {6 u5 z/ [ j! G) `$ o; i
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务 |7 \% z% F9 I& _) ?2 v8 d3 P
第6章 人脸检测业务实战1 Y0 H6 c8 j, e; {9 r
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务! H& {7 P d2 ~' j9 K( H
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
: M3 N) Q- Q9 J8 R 第9章 人脸匹配业务实战
& m! t& v6 N9 ]6 @( d 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
0 }- l) _) A* x' \3 G0 a 第11章 活体检测业务实战
" H% L( j6 f/ u* o/ W- c 第12章 人脸属性业务实战' c8 e' M ~# h. x# H) J
第13章 课程总结
) B# t4 ~5 j1 e- g' ]! e8 i 8 {$ R( C6 y) f, O E; r. U9 G7 |
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发表于 2022-6-5 15:32:25
