Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序

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第1章 课程导学
本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。

第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度学习数学基础（导数、方向导数、偏导数、梯度）等，通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念，为后续课程的学习奠定基础。…

第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）
主要介绍卷积神经网的基础知识，具体包括了发展历程、网络结构、卷积神经网计算性能比较、网络结构比较、网络设计思想、小卷积核的妙用、1*1卷积核的使用、轻量型卷积神经网设计思想和典型网络结构、卷积神经网中的Attention机制（SENet等）、多分枝的卷积神经网（Siamese、TripletNet等）、卷积神经网压缩方法等，通过介绍…

第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
主要介绍TF使用基础，具体包括了基本概念（graph、session、tensor、operation、feed、fetch等）、核心API接口、高级API接口、数据读取及编程实现、TFRecord数据格式打包及编程实现、Cifar10数据的解析及编程实现、tensorboard调试技巧、TF数据增强等，通过具体Cifar-10图像分类任务来帮助大家了解如何实战Tensorflow搭建深…