AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

• Βασική λίτερα σε υπολογιστές

Πουλιά

• Υπηρεσίες ασφαλείας

Η αναγνώριση προσώπων με τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι μια τεχνολογία που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη (AI) και λογισμικά πακέτα μηχανικής μάθησης για την ανάλυση και την αναγνώριση ανθρωπίνων προσώπων σε εικόνες, βίντεο ή πραγματικά σενάρια χρόνου. Αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιείται ευρέως σε διάφορες εφαρμογές, από την ασφάλεια και την παρακολούθηση μέχρι την προσωπικοποίηση και την εγκυροποίηση.

Αυτή η διδασκαλία με εξειδικευμένους εκπαιδευτικούς (διαδικτυακά ή σε υπόγραμμη διάθεση) προσβλέπει σε αρχικό επίπεδο εργαζόμενους των μηχανών νόμου που θέλουν να μετατρέψουν από τη χειρογράφηση προσωπικών εικόνων σε καινούριες λειτουργίες AI για τη δημιουργία συστήματος αναγνώρισης προσώπων.

Από το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσδιορίζουν τα βασικά στοιχεία της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης.
• Διδάξουν τα βασικά στοιχεία της ψηφιακής επεξεργασίας εικόνων και την εφαρμογή της στην αναγνώριση προσώπων.
• Αναπτύξουν δεξιότητες στη χρήση εργαλείων και πλαίσιων AI για τη δημιουργία μοντέλων αναγνώρισης προσώπων.
• Απόκτησε εμπειρία "χερσαιμαθή" στη δημιουργία, εκπαίδευση και δοκιμή συστημάτων αναγνώρισης προσώπων.
• Προσδιορίζουν τις ενεργειακές αξίες και τις καλές πρακτικές στη χρήση τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπων.

Σχεδιασμός του μαθήματος

• Διαλογική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• "Χερσαιμαθή" εφαρμογή σε περιβάλλον υπόγραμμη διάθεση.

Προτιμώμενες επιλογές του μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συναφθεί.

Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη και την Περίπτυξη Δικτύων

• Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
• Μάशιν Λέαρνινγ από το Deep Learning
• Εφαρμογές της AI στις κυβερνητικές διοικήσεις

Βασικά για την Περίπτυξη Δικτύων

• Αριθμητικές εικόνες: pixels, ακρίβεια και μορφές
• Διαχείριση εικόνων (αδιάσπαστο, σύγκριση, μεταμορφώσεις μεγέθους, αποσπασμάτων)
• Εισαγωγή στο OpenCV για περίπτυξη δικτύων

Συνειδητοποίηση Δικτύων Νευρώνων

• Βασικά για τα δίκτυα νευρώνων και πώς λειτουργούν
• Εισαγωγή στα Convolutional Neural Networks (CNNs) για αναλυτικά δεδομένα εικόνων

Ανίχνευση Στοιχείων του Προσώπου

• Πώς τα μοντέλα AI αναγνωρίζουν και διακρίνουν στοιχεία προσώπου
• Χρήση εκπαιδευμένων μοντέλων για την ανίχνευση προσώπων

Συλλογή και Ετοιμότητα Δεδομένων

• Η σημασία των ποιοτικών σημείων για εκπαίδευση
• Τεχνικές αύξησης δεδομένων για τη βελτίωση της λήψης μοντέλου

Εκπαίδευση ενός Μοντέλου αναγνώρισης προσώπων

• Γενική έκθεση για TensorFlow και Keras για βαθύ μάτημα
• Βήμα-το-βήμα οδηγία στην εκπαίδευση ενός μοντέλου αναγνώρισης προσώπων

Εκτίμηση και Δοκιμή του Μοντέλου

• Μετρικά για την εκτίμηση ακρίβειας αναγνώρισης προσώπων
• Τεχνικές βελτίωσης της λήψης μοντέλου

Διανομή Εργαλείων αναγνώρισης προσώπων

• Σχεδιασμός μιας απλής διεπαφής εφαρμογής για τους τελικούς χρήστες
• Ενσωμάτωση του μοντέλου στις διαδικασίες της κυβερνητικής διοίκησης

Ηθικά και Κοινωνικά Προβλήματα

• Δικαστικές επιπτώσεις της χρήσης αναγνώρισης προσώπων στις κυβερνητικές διοικήσεις
• Καλές πρακτικές για την εξασφάλιση του ηθικού χρησιμοποιήσεις

Πρόσθετα Εργαλεία και Μέλλοντα Τάσεις

• Εισαγωγή σε απομακρυσμένα API αναγνώρισης προσώπων (χλιδότροφε, AWS Rekognition, Azure Face API)
• Εξερεύνηση προβλήθηκα πολυδιάζωνια για αναγνώριση προσώπου

Περίληψη και Επόμενα Βήματα