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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$ n1 m) U- e4 I3 S, }) z$ H. [
课程大纲（课程+配套源码）：
& [+ o f) e" L' V4 I( U 第1章 课程导学
$ v: c, y% a4 v! F3 z! l 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
# A# D/ y/ {- m7 M8 j( e+ { 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
) D, A0 z2 v4 K4 W0 E 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
6 V) @. [% b: F8 x7 n0 {: R# ` 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务 W% Y0 j+ B; ^6 S( E+ r, X$ [4 b
第6章 人脸检测业务实战
* d0 J5 W P! h9 l! w: s$ U8 I 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务1 x: e! t/ Y& J
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发0 |- v0 A) m1 a' E- [
第9章 人脸匹配业务实战& D. D4 S! O5 s9 w
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
9 n7 l/ f0 I, O* r+ T 第11章 活体检测业务实战( r5 D" l) P+ w+ X, ?
第12章 人脸属性业务实战
3 V9 s/ I0 |8 g" n0 n; K 第13章 课程总结
$ L" ^+ o# ?/ R9 b/ l# f: q4 ~ ! @# g" Q2 Q, ^, Y- D
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发表于 2022-6-5 15:32:25
