AI Ansiktsgjenkjenning for Lovhåndhevelse Treningskurs

Innføring i kunstig intelligens og bildebehandling

• Hva er kunstig intelligens?
• Maskinlæring vs. dyplæring
• AI-applikasjoner i lovhåndhevelse

Grunnleggende bildebehandling

• Digitale bilder: piksler, oppløsning, og formater
• Bildebehandling (lysstyrke, kontrast, endring av størrelse, beskjæring)
• Innføring i OpenCV for bildebehandling

Forståelse av neuronnettverk

• Grunnleggende neuronnettverk og hvordan de fungerer
• Innføring i konvolusjonsnettverk (CNNs) for bildebehandling

Oppdagelse av ansiktsfunksjoner

• Hvordan AI-modeller identifiserer og skiller mellom ansiktsfunksjoner
• Bruk av forhåndstrente modeller for ansiktsoppdagelse

Innsamling og forberedelse av data

• Betydningen av kvalitetsdatasett for trening
• Dataaugmenteringsteknikker for å forbedre modellytelsen

Trening av ansiktsgjenkjenningssystem

• Oversikt over TensorFlow og Keras for dyplæring
• Steg-for-steg guide til trening av ansiktsgjenkjenningssystem

Vurdering og testing av modeller

• Metrikker for å vurdere ansiktsgjenkjenningens nøyaktighet
• Teknikker for å forbedre modellytelsen

Utplassering av ansiktsgjenkjenningssystem

• Oppbygning av en enkel brukergrensesnitt for sluttbrukere
• Integriering av modellen i lovhåndhevelsens arbeidsflyt

Etniske og personvernsproblemer

• Juridiske implikasjoner ved bruk av ansiktsgjenkjenning i lovhåndhevelse
• Beste praksis for å sikre etisk bruk

Avanserte verktøy og fremtidige trender

• Innføring i cloud-baserte ansiktsgjenkjenning API-er (e.g., AWS Rekognition, Azure Face API)
• Utreder avanserte neuronnettverksarkitekturer for ansiktsgjenkjenning

Oppsummering og neste skritt