Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till artificiell intelligens och bildbehandling
- Vad är artificiell intelligens?
- Machine Learning jämfört med Deep Learning
- AI-tillämpningar inom brottsbekämpning
Grunderna i bildbehandling
- Digitala bilder: pixlar, upplösning och format
- Bildmanipulation (ljusstyrka, kontrast, storleksändring, beskärning)
- Introduktion till OpenCV för bildbehandling
Förstå Neural Networks
- Grunderna i neurala nätverk och hur de fungerar
- Introduktion till Convolutional Neural Networks (CNNs) för bilddata
Detektering av ansiktsdrag
- Hur AI-modeller identifierar och särskiljer ansiktsdrag
- Använda förtränade modeller för ansiktsigenkänning
Datainsamling och förberedelse
- Vikten av kvalitetsdatauppsättningar för träning
- Dataförstärkningstekniker för att förbättra modellens prestanda
Träna en modell för ansiktsigenkänning
- Översikt över TensorFlow och Keras för djupinlärning
- Steg-för-steg-guide för att träna en ansiktsigenkänningsmodell
Modellutvärdering och testning
- Mätvärden för att utvärdera noggrannheten för ansiktsigenkänning
- Tekniker för att förbättra modellens prestanda
Implementering av verktyg för ansiktsigenkänning
- Bygga ett enkelt applikationsgränssnitt för slutanvändare
- Integrera modellen i arbetsflöden för brottsbekämpning
Etiska frågor och integritetsfrågor
- Juridiska konsekvenser av att använda ansiktsigenkänning inom brottsbekämpning
- Bästa praxis för att säkerställa etisk användning
Avancerade verktyg och framtida trender
- Introduktion till molnbaserade API:er för ansiktsigenkänning (t.ex. AWS Rekognition, Azure Face API)
- Utforska avancerade neurala nätverksarkitekturer för ansiktsigenkänning
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande datorkunskap
Publik
- Brottsbekämpande personal
21 timmar
