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大数据挖掘
TensorFLow与深度学习-基于卷积神经网络的人脸识别
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TensorFLow与深度学习-基于卷积神经网络的人脸识别
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介绍
全部任务
全部任务
1.1 深度学习介绍
1.2 深度学习VS传统机器学习...
1.3 丢失了二维信息的传统网络...
2.1 初识卷积神经网络（CNN...
2.2 权值共享-全连接与局部连...
2.3 CNN的核心操作-卷积
2.4 池化与再卷积
2.5 高维输入与多filter
3.1 卷积与池化操作的Tens...
3.2 可视化卷积与池化结果
3.3 实现图像边缘检测
4.1 人脸识别案例背景与目标
4.2 人脸识别整体流程
4.3 mtcnn人脸检测介绍
4.4 利用opencv调用摄像...
4.5 批量获取图片数据并存储
4.6 对获取图片进行人脸检测
4.7 对人脸做灰度处理
5.1 案例准备-构建数据获取与...
5.2 数据整理-将处理好的灰度...
6.1 CNN核心结果与操作的函...
6.2 网络结构搭建：实现CNN...
6.3 网络结构搭建：实现CNN...
7.1 模型训练与保存操作
7.2 将模型封装成类
7.3 附件：模型训练过程
8.1 人脸识别案例-调用摄像头...
8.2 获取实时头像并进行数据预...
8.3 模型应用：实时识别摄像头...
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
视频(29)
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张老师
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