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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。3 q& T. P( a% {- N. i6 p! T7 R; A1 D6 P
课程大纲（课程+配套源码）：2 i6 }2 e% e5 S m
第1章 课程导学
+ @" F4 p1 f+ u! g% z6 f 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
0 ?% d. X, n% m 第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）* z O5 y/ G- Q, V' v) q7 p0 I, I
第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）! x* G3 ]! L S% s2 I
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
1 ?' T5 z+ l1 k/ B; W 第6章 人脸检测业务实战
4 \' S8 X* c0 v# n% G5 q- K3 @ 第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
' e: E+ Q1 q4 |3 P' W1 U0 | 第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
6 P1 J9 f$ A9 y5 o* ?& v3 F7 ^ 第9章 人脸匹配业务实战2 Y$ C# z, m7 L6 F2 Y# g) X
第10章 68点人脸关键点定位业务实战" R! M+ E: ]' H) t# Q: n" ]) K
第11章 活体检测业务实战
9 U8 A3 ~, ~) a" B4 w 第12章 人脸属性业务实战8 L5 O& ^$ G/ ^0 [1 K
第13章 课程总结/ d) V) N- \/ g7 r2 V5 H, n! A/ @
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发表于 2022-6-5 15:32:25
