前言
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。
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/图像分类/目标检测/图像生成/图像分割；部分课程正在重制更新中；比如模型优化/模型部署，部分课程正在计划上线中，比如图像编辑/视频分析，请大家及时关注！
本次给大家介绍的课程内容是《深度学习之模型部署》中的部分内容，即微信小程序模型部署落地，目标是帮助大家掌握好完整的前后端AI部署能力。
为什么要学习这门课
训练好一个深度学习模型之后，必须要将其部署到生产环境当中，才能产生真正的价值，为更多的用户所体验。
部署到线上现在最轻便且最方便传播的当属微信小程序了，微信小程序依托于微信，不需要下载安装即可使用，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。微信小程序的数量早就超过了app，并且成为当下新应用的主要展示方式，对于我们个人来说，只要准备好https服务，就可以比较方便的开发。
相对于微信APP，小程序有几个重要的优势，分别可以从用户和开发者的角度来看。
从用户角度来看：
(1) 使用便捷，简单方便，不需要安装额外APP，节省内存。
(2) 安全，小程序经过微信严格筛选，相比于APP，不容易存在病毒、信息泄露、诈骗等情况的出现。
(3) 可以非常方便得展示自己的算法，在面试等技术交流场景中，会给对方留下非常好的体验。
从开发者角度:
(1) 降低了开发门槛，缩短了开发周期。一款成熟的APP需要适配IOS，Android两大平台，各自都有非常庞大的生态体系，而小程序只需要基于微信的生态环境开发就可以实现共用。
(2) 微信庞大的用户基数给小程序带来了流量优势，相比于APP的推广更加容易。传播方便，扫二维码即可体验。
本次课程，我们就介绍微信小程序前端开发和服务端开发。“这年头，什么都的会”！
课程内容介绍
本课程内容包括微信小程序部署各个环节的内容介绍，并附带完整的工程代码：
(1) 服务端开发。介绍的内容主要包括域名注册与证书申请，Nginx，Flask服务端框架介绍，服务端推理算法搭建与实现。
(2) 前端开发。微信小程序前端开发与网页的开发有非常多共通的技术，但是也有它独特的特点，比如微信小程序的前端工具等。这一小节从微信小程序的技术特点，工具的使用，小程序的通用目录配置等各个方面来详细讲述前端的开发流程。
课程大纲如下：
下面简单了解一下各部分的内容：
(1) 服务端环境准备，讲解域名与服务器准备，Nginx，Flask等工具的安装与配置，本部分内容可以免费试听。
(2) 服务器功能代码编写，包括Flask主应用程序代码，算法推理代码。
(3) 前端功能代码。包括微信小程序工具介绍，前端项目配置介绍，核心功能页面编写。
以上就是当前微信小程序课程更新的内容，完整的前后端代码会随着课程内容一起提供，大家可以扫码下面的微信小程序对线上版本进行体验。
本课程讲师为言有三，讲师简介如下：
言有三
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)，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。
本课程特色与适合人群
本课程是模型部署课程，属于有三AI整个课程体系中的高阶课程，学习后将掌握微信小程序前后端模型部署的整个能力，但是对大家的能力有一些要求，包括：
(1) 拥有基本的服务端开发能力。熟练使用Linux，了解服务端Python部署框架Flask等。
(2) 拥有基本的前端开发能力。熟悉html，CSS等语言，了解javascript语言等。
(3) 掌握深度学习模型训练与推理能力。包括Pytorch，CNN模型设计，CV基础方向。
本课程适合人群：
(1) 所有学习人工智能/深度学习算法，并有志于从事该领域的人员。
(2) 从事深度学习模型技术应用落地的技术人员。
(3) 对模型的部署落地，微信小程序开发感兴趣，希望增加自己项目经验的技术人员。
如何获取课程
订阅本课程的方法有两个：
其一：订阅有三AI-CV秋季划模型优化组，可以获得深度学习模型设计与优化相关的所有内容，模型优化组季划介绍如下：
有三AI计算机视觉学习季划
有三AI季划是我们推出的终身计算机视觉培养计划，有三作为主要导师直接带领，囊括答疑，微信群交流，线下活动，多本自写的书籍，图文课件与代码，直播与直播，知识星球社区，内容组与研发组权限，了解详细请阅读以下文章：
其二：单独订阅《深度学习之模型部署》视频专栏，本专栏定价为399，聚焦于深度学习模型部署落地相关内容，包括但不限于安卓移动端部署(基于MNN)，微信小程序部署(基于Pytorch，Flask等)，服务端部署(基于TensorRT，ONNX)，本专栏近期还会更新更多平台的部署，后续内容增加可能会进行价格调整，感兴趣的请提前订阅，链接如下：
该专栏课程的完整目录如下：
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