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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。9 A6 {* n! x$ F) v
课程大纲（课程+配套源码）：. l. o: c" C4 ]
第1章 课程导学
# ]- \3 b" H% ]( U! Q3 Q$ B( r E 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）& g3 Y Z, D6 M! V# Z7 l* a l. }: P
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
" R: ]5 i/ {9 _* g 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
# o0 ^9 M) f& K8 f5 D7 \ 第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
5 l/ X$ S$ m5 r6 C) J- u 第6章 人脸检测业务实战
6 [3 l0 z' G+ X& C/ n2 v' c 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务. r5 k4 |3 ^2 g/ [$ O& o
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发 h! i/ }) ?, E2 ^+ d$ t
第9章 人脸匹配业务实战
8 n# x! o7 Q4 c7 P' U: P1 g 第10章 68点人脸关键点定位业务实战
& R* _. I5 l k: \& G 第11章 活体检测业务实战
0 h" k9 ^7 C7 d& n P4 i/ b8 Z# R 第12章 人脸属性业务实战1 J, O$ l/ V9 A" `
第13章 课程总结
' Y8 n- J1 `( ], {" n' ] 7 E) [- a1 N2 z: X5 ^
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发表于 2022-6-5 15:32:25
