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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。' r3 J G |1 W& q7 k( _: w3 K
课程大纲（课程+配套源码）：) X& H/ U( y, f' r% }& E3 q
第1章 课程导学4 K' Q+ E1 A5 j& M" r8 U
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）$ X! D7 G: X/ s( ~8 s6 }+ `
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
: W0 t* Y& V0 j, m! I 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）; B8 G5 ]7 h- o& g, S3 P/ A
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
8 s: D1 T( ` {" W8 p- y% B 第6章 人脸检测业务实战- X0 I' E1 s( L- V6 \$ |4 J3 }
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务- M) U8 o/ {$ _! A) x0 c: z
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发- B. z4 b2 H; f
第9章 人脸匹配业务实战! w- s" d/ J7 f1 d3 c2 }* X1 D
第10章 68点人脸关键点定位业务实战
" v; G6 A" I( ?9 m0 q 第11章 活体检测业务实战7 s' u1 c$ ?2 a
第12章 人脸属性业务实战
9 ~( p& L7 r; Z O$ ]# I 第13章 课程总结
# K7 s) \) P) c/ o2 [( r 0 v; H+ W3 f( R3 t( W1 ~
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发表于 2022-6-5 15:32:25
