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
Introduksjon til kunstig intelligens og bildebehandling
- Hva er kunstig intelligens?
- Machine Learning vs. Deep Learning
- AI-applikasjoner innen rettshåndhevelse
Grunnleggende om bildebehandling
- Digitale bilder: piksler, oppløsning og formater
- Bildemanipulering (lysstyrke, kontrast, endring av størrelse, beskjæring)
- Introduksjon til OpenCV for bildebehandling
Forståelse Neural Networks
- Grunnleggende om nevrale nettverk og hvordan de fungerer
- Introduksjon til Convolutional Neural Networks (CNN) for bildedata
Deteksjon av ansiktstrekk
- Hvordan AI-modeller identifiserer og skiller ansiktstrekk
- Bruker forhåndstrente modeller for ansiktsgjenkjenning
Datainnsamling og forberedelse
- Viktigheten av kvalitetsdatasett for opplæring
- Dataforsterkningsteknikker for å forbedre modellytelsen
Trening av en ansiktsgjenkjenningsmodell
- Oversikt over TensorFlow og Keras for dyp læring
- Trinn-for-trinn veiledning til trening av en ansiktsgjenkjenningsmodell
Modellvurdering og testing
- Beregninger for å evaluere nøyaktigheten av ansiktsgjenkjenning
- Teknikker for å forbedre modellens ytelse
Utplassering av ansiktsgjenkjenningsverktøy
- Bygge et enkelt applikasjonsgrensesnitt for sluttbrukere
- Integrering av modellen i arbeidsflyter for rettshåndhevelse
Etiske og personvernhensyn
- Juridiske implikasjoner av bruk av ansiktsgjenkjenning i rettshåndhevelse
- Beste praksis for å sikre etisk bruk
Avanserte verktøy og fremtidige trender
- Introduksjon til skybaserte API-er for ansiktsgjenkjenning (f.eks. AWS Rekognition, Azure Face API)
- Utforsker avanserte nevrale nettverksarkitekturer for ansiktsgjenkjenning
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende datakunnskaper
Publikum
- Rettshåndhevende personell
21 timer
