欢迎大家关注有三AI的视频课程系列，我们的视频课程系列共分为5层境界，内容和学习路线图如下：
第1层：掌握学习算法必要的预备知识，包括Python编程，深度学习基础，数据使用，框架使用。
第2层：掌握CV算法最底层的能力，包括模型设计基础，图像分类，模型分析。
第3层：掌握CV算法最核心的方向，包括图像分割，目标检测，图像生成，目标跟踪。
第4层：掌握CV算法最核心的应用，包括人脸图像，图像质量，视频分析，图像编辑。
第5层：掌握算法落地的关键技术，包括模型优化，模型部署。
其中部分课程的主体内容已经更新完毕，比如数据使用/模型分析/图像分类/图像分割/目标检测/图像生成/图像翻译/图像增强/视频分类/模型部署/模型优化/人脸图像检测与识别/人脸属性编辑；部分课程正在重制更新中，比如人脸三维重建；部分课程正在计划上线中，比如通用图像编辑/视觉Transformer/强化学习/半监督与无监督，请大家及时关注！
最新的完整介绍如下：【总结】最系统化的CV内容，有三AI所有免费与付费的计算机视觉课程汇总（2022年12月）
2023年开始，每周都会有一门课程在当周有9折特惠，本周特惠课程是《深度学习之人脸图像检测与识别：理论实践篇》，目标是帮助大家掌握基于深度学习模型的人脸检测与识别等问题。
人脸图像在计算机视觉领域中研究方向非常广，其相关研究覆盖底层图像特征，目标检测与跟踪，图像分类和检索，图像滤波，图像分割，三维重建，风格迁移等方向。在商业界应用落地也有非常多的产品，包括各类软件产品和硬件产品。
在所有人脸相关算法中，人脸检测与识别是其中最为基础的内容，也是后续算法的预处理步骤，因此必须要掌握。
为了帮助大家系统性地学习深度学习人脸检测与识别的相关内容，我们推出了《深度学习之人脸检测与识别》系列课程，目前已完成约3个小时的理论课+11个小时的实践课（还在更新中）。下面请听课程的详细介绍！
本课程内容将包括深度学习人脸检测与识别相关算法理论与实践，目前一期已经基本更新完毕，超过13个小时，涵盖了人脸检测、关键点检测、人脸识别、人脸属性识别等，既有足够的宽度，也具备有足够的深度，下图是已有课程的大纲脑图：
下面简单了解一下各部分的内容：
(1) 人脸检测，包括基本的人脸检测模型，小尺度人脸检测模型，遮挡人脸检测问题，活体人脸检测，伪造人脸检测问题，约60分钟【本部分内容可以免费收听】。
(2) 人脸关键点检测，介绍人脸关键点检测基础与模型，约20分钟。
(3) 人脸识别，介绍人脸识别问题，基于度量学习的人脸识别模型，基于分类的人脸识别模型，人脸识别优化目标的演变，人脸识别的难题（遮挡，年龄，妆造，异质源等），一共约60分钟。
(4) 人脸属性识别，介绍人脸表情，年龄，姿态等属性识别问题，约20分钟。
(5) 基于Pytorch的人脸表情识别实战，包括项目背景介绍，数据准备与读取，模型搭建与训练，模型测试，本部分内容时长约60分钟，可以免费收听。
(6) 基于Pytorch的RetinaFace人脸与关键点检测实战，包括内容简介，数据集介绍，数据集读取，模型模块解读，multibox损失解读，测试与推理，本部分内容时长约320分钟，部分章节可以免费收听。
(7) 基于Pytorch的PFLD人脸关键点检测实战，包括
项目背景，数据预处理，数据读取，模型解读，模型训练，模型测试，本部分内容时长约60分钟，部分章节可以免费收听。
(8) 基于Pytorch的MTCNN与Centerloss人脸识别实战，包括项目背景，数据预处理，数据读取，模型解读，模型训练，模型测试，本部分内容时长约180分钟，部分章节可以免费收听。
以上就是已有的课程内容，由于理论部分录制时间较早，后续还会重新录制更新，当前共计超过13个小时，后续还会持续丰富完善内容，请大家保持关注。
本课程讲师为言有三（除人脸检测案例实践外），讲师简介如下：
龙鹏，笔名言有三，技术社区《有三AI》创始人。先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，《生成对抗网络GAN：原理与实践》(机械工业出版社2022.11)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。
擅长领域：Caffe，Tensorflow，Pytorch等主流深度学习平台。神经网络与深度学习理论，深度学习模型设计与优化，计算机视觉的基础领域，AI美学，2D与3D人脸算法，生成对抗网络GAN等领域。
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也可以一次性加入有三AI秋季划人脸算法组，获取所有人脸算法相关的内容，了解如下：
