Rozwoj rozpoznawania twarzy z użyciem sztucznej inteligencji dla służb śledczych - Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji i Obrazowania

• Co to jest Sztuczna Inteligencja?
• Uczenie maszynowe vs. głębokie uczenie maszynowe
• Zastosowania sztucznej inteligencji w pracy policji

Podstawy obróbki obrazu

• Obraz cyfrowy: piksele, rozdzielczość i formaty
• Manipulacja obrazem (jasność, kontrast, zmiana rozmiaru, przycinanie)
• Wprowadzenie do OpenCV do obróbki obrazu

Rozumienie sieci neuronowych

• Podstawy sieci neuronowych i sposób ich działania
• Wprowadzenie do sieci neuronowych konwolucyjnych (CNNs) do danych obrazowych

Wykrywanie cech twarzy

• Jak modele AI identyfikują i różnicują cechy twarzy
• Używanie modeli wstępnie wytrenowanych do wykrywania twarzy

Zbieranie i przygotowanie danych

• Znaczenie jakościowych zbiorów danych do treningu
• Techniki powiększania zbioru danych w celu poprawy wydajności modelu

Trening modelu rozpoznawania twarzy

• Przegląd TensorFlow i Keras do głębokiego uczenia maszynowego
• Krokowy przewodnik po trenowaniu modelu rozpoznawania twarzy

Ocena i testowanie modelu

• Metryki do oceny dokładności rozpoznawania twarzy
• Techniki poprawy wydajności modelu

Wdrażanie narzędzi rozpoznawania twarzy

• Budowanie prostego interfejsu aplikacji dla użytkowników końcowych
• Integrowanie modelu w przepływy pracy policji

Etyczne i prywatnościowe zagadnienia

• Prawne implikacje stosowania rozpoznawania twarzy w pracy policji
• Najlepsze praktyki, aby zapewnić etyczne użycie

Zaawansowane narzędzia i przyszłe trendy

• Wprowadzenie do API rozpoznawania twarzy w chmurze (np. AWS Rekognition, Azure Face API)
• Badanie zaawansowanych architektur sieci neuronowych do rozpoznawania twarzy

Podsumowanie i następne kroki