AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

• Podstawowa znajomość komputerów

Grupa docelowa

• Służby porządkowe

Rozpoznawanie twarzy za pomocą AI jest technologią, która wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) i algorytmy uczenia maszynowego do analizowania i identyfikowania twarzy ludzi na zdjęciach, filmach lub w scenariuszach w czasie rzeczywistym. Ta technologia jest szeroko stosowana w różnych aplikacjach, od bezpieczeństwa i nadzoru po personalizację i uwierzytelnianie.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub stacjonarne) jest skierowane do początkujących pracowników służb prawnych, którzy chcą przejść od ręcznego rysowania szkiców twarzy do używania narzędzi AI do tworzenia systemów rozpoznawania twarzy.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Sztucznej Inteligencji i Uczenia Maszynowego.
• Nauczyć się podstaw przetwarzania cyfrowych obrazów i ich zastosowania w rozpoznawaniu twarzy.
• Rozwinąć umiejętności w korzystaniu z narzędzi i ram AI do tworzenia modeli rozpoznawania twarzy.
• Zyskać doświadczenie praktyczne w tworzeniu, szkoleniu i testowaniu systemów rozpoznawania twarzy.
• Zrozumieć etyczne aspekty i najlepsze praktyki w użyciu technologii rozpoznawania twarzy.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Implementacja na żywo w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby umówić.

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