感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订！我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
人工智慧和图像处理简介
- 什么是人工智慧？
- Machine Learning 与 Deep Learning
- AI 在执法中的应用
图像处理基础知识
- 数位图像：图元、解析度和格式
- 影像处理（亮度、对比度、调整大小、裁剪）
- 用于图像处理的 OpenCV 简介
了解 Neural Networks
- 神经网路的基础知识及其工作原理
- 图像数据的卷积 Neural Networks （CNN） 简介
面部特征检测
- AI 模型如何识别和区分面部特征
- 使用预训练模型进行人脸检测
数据收集和准备
- 高品质数据集对训练的重要性
- 用于提高模型性能的数据增强技术
训练面部识别模型
- 深度学习的 TensorFlow 和 Keras 概述
- 训练面部识别模型的分步指南
模型评估和测试
- 用于评估面部识别准确性的指标
- 提高模型性能的技术
面部识别工具的部署
- 为最终使用者构建简单的应用程式介面
- 将模型集成到执法工作流程中
道德和隐私问题
- 在执法中使用面部识别的法律影响
- 确保合乎道德使用的最佳实践
高级工具和未来趋势
- 基于云的面部识别 API（例如 AWS Rekognition、Azure Face API）简介
- 探索用于面部识别的高级神经网路架构
总结和后续步骤
要求
- 基本计算机知识
观众
- 执法人员
21 小时
