Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序
**** Hidden Message *****AI算法工程师快速提升进阶课（CV领域）
熟练掌握人脸业务开发以及实际工程中模型的设计、训练和调优
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涵盖人脸检测、匹配、活体检测、
关键点定位、人脸属性等主流业务
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开发小程序实现AI项目落地，趣味性+工程性相结合
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适合毕设/面试/技术提升等不同需求，帮助入门者快速上手实战应用
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专业的深度学习理论知识+丰富的工程开发经验
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相关技术讲解透彻并涉及前沿技术思路、涵盖范围更广
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不仅适合于工程项目的搭建，同时适用于学术研究
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核心源码解读和网络模型搭建、训练以及模型优化
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提供多个相关任务的深度学习模型、数据和源码
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掌握业内主流深度学习模型，并实现与小程序的完美结合
理论知识与实战项目双管齐下，让AI技术不再脱离实际，做到真正的落地应用
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人脸检测模型
TensorFlow+SSD
业务场景、评价指标介绍
Tensorflow-SSD模型介绍
WIDER Face数据介绍、下载
环境搭建
Tensorflow-SSD框架解读
TFRecords人脸检测数据打包
Tensorflow实现SSD不同主干网络
配置调整不同输出尺寸参数
训练参数含义解读和重要参数调整
（学习率、步长、长宽比等）
不同主干网络和参数下的性能比较
（参数量、计算量、inference时间等）
人脸检测模型服务以及接口封装
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人脸匹配训练
TensorFlow+TripletNet
业务场景、评价指标介绍
TripletNet人脸匹配模型介绍
人脸验证数据库介绍和下载
TFRecords打包人脸匹配训练数据
Tensorflow-tripletNet框架源码解读
定义人脸匹配网络模型
（不同主干网络：ResNet、SENet等）
多支网络的参数共享方法
不同参数设置技巧说明
TensorBoard调试、查看LOSS等信息
不同主干网络和参数下的性能比较
（参数量、计算量、inference时间等）
基于TripletNet完成人脸相似度度量测试
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人脸关键点检测
TensorFlow+Facial-Landmarks
活体检测业务场景介绍
关键点检测模型及活体检测算法流程介绍
人脸关键点模型环境搭建
人脸关键点模型搭建
人脸关键点模型训练
TensorBoard调试、查看LOSS等信息
主干网络调优
整体参数调优
测试比较
结果可视化
关键点定位模型服务接口封装
人脸接口封装活体检测服务接口封装
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人脸属性识别
TensorFlow+ResNet
业务场景介绍
多任务网络模型算法介绍
多任务网络数据集介绍、下载
TFRecords人脸属性数据集打包
定义人脸属性多任务网络
多任务网络模型训练
TensorBoard调试、查看LOSS等信息
主干网络优化
整体参数优化
测试比较
（参数量、计算量、inference时间、准确率等）
多任务网络模型服务、接口封装
人脸属性小程序功能集成
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手握“刷脸”武器，让面部无处可躲
面部识别已经渗入到我们生活的方方面面
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前沿主流技术
[*]框架：TensorFlow
[*]框架：Flask
[*]语言：Python3
[*]系统：Ubuntu
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面试求职提升
[*]毕业设计
[*]面试
[*]技术提升
学员专享增值服务
问答专区
关于课程的问题都可在问答区随时提问，讲师会进行
集中答疑
源码开放
课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知
识自行修改、优化
适合人群
本课程适合有一定深度学习基础
迫切想要通过实战开发达到技能提升
毕设，求职等开发人员
技术储备要求
1、了解深度学习/机器学习相关基本概念
2、掌握Python3编程语言
3、了解TensorFlow深度学习框架
4、了解Ubuntu基本使用知识
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