Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Vstup do umělé inteligence a zpracování obrazu
- Co je umělá inteligence?
- Srovnání strojového učení s hlubokým učením
- Použití AI ve vyšetřovacích složkách policie
Základy zpracování obrazu
- Digitální obrázky: pixely, rozlišení a formáty
- Manipulace s obrázky (jasnost, kontrast, změna velikosti, výřez)
- Úvod do OpenCV pro zpracování obrazu
Porozumění neuronovým sítím
- Základy neuronových sítí a jejich principy
- Úvod do konvolučních neuronových sítí (CNNs) pro obrazová data
Detekce vlastností tváře
- Jak AI modely identifikují a rozlišují vlastnosti tváře
- Použití přednatrénovaných modelů pro detekci tváří
Shromažďování dat a příprava
- Důležitost kvalitních datasetů pro školení
- Techniky zvětšení dat pro posílení výkonu modelu
Trénování modelu rozpoznávání tváře
- Přehled o TensorFlow a Keras pro hluboké učení
- Krok za krokem průvodce trénováním modelu rozpoznávání tváří
Hodnocení a testování modelu
- Metriky pro hodnocení přesnosti rozpoznávání tváří
- Techniky pro posílení výkonu modelu
Deplojování nástrojů pro rozpoznávání tváře
- Vytvoření jednoduché uživatelského rozhraní pro koncové uživatele
- Integrace modelu do pracovních postupů vyšetřovacích složek policie
Etické a ochranné otázky soukromí
- Právní důsledky používání rozpoznávání tváře ve vyšetřovacích složkách policie
- Nejlepší postupy pro zajištění etického užití
Pokročilé nástroje a budoucí trendy
- Úvod do cloudových API pro rozpoznávání tváře (např. AWS Rekognition, Azure Face API)
- Prozkoumání pokročilých architektur neuronových sítí pro rozpoznávání tváře
Sestava a další kroky
Požadavky
- Základní počítačová znalost
Cílová skupina
- Osoby v provozu policie
21 hodiny
