Курс за обучение по Разработка на лицево разпознаване с изкуствен интелект за правоприлагащите органи

Въведение в изкуствения интелект и обработката на изображения

• Какво представлява изкуственият интелект?
• Машинно обучение срещу дълбоко обучение
• Приложения на ИИ в правоприлагането

Основи на обработката на изображения

• Цифрови изображения: пиксели, резолюция и формати
• Манипулиране на изображения (яркост, контраст, преоразмеряване, изрязване)
• Въведение в OpenCV за обработка на изображения

Разбиране на невронните мрежи

• Основи на невронните мрежи и как работят
• Въведение в конволюционните невронни мрежи (CNN) за данни от изображения

Откриване на лицеви характеристики

• Как ИИ моделите идентифицират и разграничават лицевите характеристики
• Използване на предварително обучени модели за откриване на лица

Събиране и подготовка на данни

• Значение на качествените набори от данни за обучението
• Техники за аугментация на данни за подобряване на производителността на модела

Обучение на модел за лицево разпознаване

• Преглед на TensorFlow и Keras за дълбоко обучение
• Ръководство стъпка по стъпка за обучение на модел за лицево разпознаване

Оценка и тестване на модела

• Показатели за оценка на точността на лицевото разпознаване
• Техники за подобряване на производителността на модела

Внедряване на инструменти за лицево разпознаване

• Изграждане на прост интерфейс на приложение за крайни потребители
• Интегриране на модела в работните процеси на правоприлагащите органи

Етични въпроси и въпроси за поверителност

• Правни последици от използването на лицево разпознаване в правоприлагането
• Най-добри практики за осигуряване на етична употреба

Напреднали инструменти и бъдещи тенденции

• Въведение в облачно базирани API за лицево разпознаване (напр. AWS Rekognition, Azure Face API)
• Изследване на напреднали архитектури на невронни мрежи за лицево разпознаване

Обобщение и следващи стъпки