Курс за обучение по Разработка на AI за Разпознаване на Лица за Законодателната Система

Въведение в изкуствен интелект и обработка на изображения

• Какво е Изкуствен Интелект?
• Сравнение между машинно обучение и дълбоко обучение
• Приложения на AI в правоохранителните органи

Основни принципи на обработка на изображения

• Цифрови изображения: пиксели, разрешение и формати
• Манипулация на изображения (яркост, контраст, промяна на размер, орязване)
• Въведение в OpenCV за обработка на изображения

Разбиране на нейронни мрежи

• Основни принципи на нейронни мрежи и как работят
• Въведение в конволюционни нейронни мрежи (CNNs) за обработка на изображени данни

Откриване на характеристики на лицето

• Как AI модели идентифицират и различават характеристики на лицето
• Използване на предобучен модели за откриване на лице

Сбор и подготовка на данни

• Важността на качествени набори от данни за обучение
• Техники за увеличаване на данни за подобряване на изпълнението на моделите

Обучаване на модел за разпознаване на лице

• Преглед на TensorFlow и Keras за дълбоко обучение
• Постъпков ръководство за обучение на модел за разпознаване на лице

Оценка и тестване на модела

• Метрики за оценка на точността на разпознаването на лице
• Техники за подобряване на изпълнението на модела

Разработване на инструменти за разпознаване на лице

• Създаване на прост интерфейс за приложение за крайните потребители
• Интеграция на модела в работите на правоохранителните органи

Етични и конфиденциални проблеми

• Юридически последици при използването на разпознаване на лице в правоохранителните органи
• Най-добри практики за гарантиране на етично използване

Надграждащи се инструменти и бъдещи тенденции

• Въведение в облачни API за разпознаване на лице (например, AWS Rekognition, Azure Face API)
• Разследване на напреднали архитектури на нейронни мрежи за разпознаване на лице

Резюме и следващи стъпки