AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

• Podstawowa znajomość obsługi komputera

Publiczność

• Pracownicy organów ścigania

Rozpoznawanie twarzy AI to technologia wykorzystująca sztuczną inteligencję (AI) i algorytmy uczenia maszynowego do analizy i identyfikacji ludzkich twarzy na zdjęciach, filmach lub w scenariuszach czasu rzeczywistego. Technologia ta jest szeroko stosowana w różnych aplikacjach, od bezpieczeństwa i nadzoru po personalizację i uwierzytelnianie.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących pracowników organów ścigania, którzy chcą przejść od ręcznego szkicowania twarzy do korzystania z narzędzi AI do opracowywania systemów rozpoznawania twarzy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji i Machine Learning.
• Poznanie podstaw cyfrowego przetwarzania obrazu i jego zastosowania w rozpoznawaniu twarzy.
• Rozwijać umiejętności korzystania z narzędzi i frameworków AI do tworzenia modeli rozpoznawania twarzy.
• Zdobycie praktycznego doświadczenia w tworzeniu, szkoleniu i testowaniu systemów rozpoznawania twarzy.
• Zrozumienie kwestii etycznych i najlepszych praktyk w zakresie korzystania z technologii rozpoznawania twarzy.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i przetwarzania obrazu

• Czym jest sztuczna inteligencja?
• Machine Learning vs. Deep Learning
• Zastosowania sztucznej inteligencji w egzekwowaniu prawa

Podstawy przetwarzania obrazów

• Obrazy cyfrowe: piksele, rozdzielczość i formaty
• Manipulacja obrazem (jasność, kontrast, zmiana rozmiaru, kadrowanie)
• Wprowadzenie do OpenCV dla przetwarzania obrazu

Zrozumienie Neural Networks

• Podstawy sieci neuronowych i ich działanie
• Wprowadzenie do sieci konwolucyjnych Neural Networks (CNN) dla danych obrazu

Wykrywanie cech twarzy

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

Gromadzenie i przygotowanie danych

• Znaczenie wysokiej jakości zestawów danych do szkolenia
• Techniki rozszerzania danych w celu poprawy wydajności modelu

Trenowanie modelu rozpoznawania twarzy

• Przegląd TensorFlow i Keras dla głębokiego uczenia się
• Przewodnik krok po kroku dotyczący trenowania modelu rozpoznawania twarzy

Ocena i testowanie modelu

• Metryki oceny dokładności rozpoznawania twarzy
• Techniki poprawy wydajności modelu

Wdrażanie narzędzi do rozpoznawania twarzy

• Tworzenie prostego interfejsu aplikacji dla użytkowników końcowych
• Integracja modelu z przepływami pracy organów ścigania

Obawy dotyczące etyki i prywatności

• Konsekwencje prawne stosowania rozpoznawania twarzy w egzekwowaniu prawa
• Najlepsze praktyki zapewniające etyczne użytkowanie

Zaawansowane narzędzia i przyszłe trendy

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

Podsumowanie i kolejne kroki