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課程簡介
人工智慧和圖像處理簡介
- 什麼是人工智慧?
- Machine Learning 與 Deep Learning
- AI 在執法中的應用
圖像處理基礎知識
- 數位圖像:圖元、解析度和格式
- 影像處理(亮度、對比度、調整大小、裁剪)
- 用於圖像處理的 OpenCV 簡介
瞭解 Neural Networks
- 神經網路的基礎知識及其工作原理
- 圖像數據的卷積 Neural Networks (CNN) 簡介
面部特徵檢測
- AI 模型如何識別和區分面部特徵
- 使用預訓練模型進行人臉檢測
數據收集和準備
- 高品質數據集對訓練的重要性
- 用於提高模型性能的數據增強技術
訓練面部識別模型
- 深度學習的 TensorFlow 和 Keras 概述
- 訓練面部識別模型的分步指南
模型評估和測試
- 用於評估面部識別準確性的指標
- 提高模型性能的技術
面部識別工具的部署
- 為最終使用者構建簡單的應用程式介面
- 將模型集成到執法工作流程中
道德和隱私問題
- 在執法中使用面部識別的法律影響
- 確保合乎道德使用的最佳實踐
高級工具和未來趨勢
- 基於雲的面部識別 API(例如 AWS Rekognition、Azure Face API)簡介
- 探索用於面部識別的高級神經網路架構
總結和後續步驟
最低要求
- 基本計算機知識
觀眾
- 執法人員
21 時間: