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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。
/ P0 q# s( @- O. P$ [6 n3 O课程大纲（课程+配套源码）：
- ^! K; C. | P. f 第1章 课程导学7 k9 Z, I" q& y" q4 h3 y
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
+ ?' [. M0 a+ ^1 U% L- g 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
+ i& Y( c$ w: p* u 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操） z5 q# C! P1 J {) m1 M% Z
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
: A- }; K4 ~( e 第6章 人脸检测业务实战% n2 H5 h: M, `2 t4 b8 C
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务. h8 g( f3 L: {/ f* U# q/ E6 [1 g
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
7 ^/ Z- y) }9 o: J( a% K/ _1 I6 [' D 第9章 人脸匹配业务实战 L* @7 b6 A* d" K: v2 y
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
1 ]" B3 x% S+ ?% o/ h( R, z 第11章 活体检测业务实战% ]* o# p7 O, x: D
第12章 人脸属性业务实战
6 @4 Q& \1 M/ i. j/ M" T1 P4 h5 L3 ^ 第13章 课程总结2 x/ H! O, ]$ n' `4 E
p: ^ V5 N7 a9 b
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发表于 2022-6-5 15:32:25
