Entwicklung von KI-gestützter Gesichtserkennung für Strafverfolgungsbehörden Schulung

Einführung in Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung

• Was ist Künstliche Intelligenz?
• Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
• KI-Anwendungen in der Strafverfolgung

Grundlagen der Bildverarbeitung

• Digitale Bilder: Pixel, Auflösung und Formate
• Bildmanipulation (Helligkeit, Kontrast, Skalierung, Zuschnitt)
• Einführung in OpenCV zur Bildverarbeitung

Verständnis von neuronalen Netzen

• Grundlagen neuronaler Netze und ihre Funktionsweise
• Einführung in Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilddaten

Erkennung von Gesichtsmerkmalen

• Wie KI-Modelle Gesichtsmerkmale identifizieren und unterscheiden
• Einsatz vortrainierter Modelle zur Gesichtserkennung

Datenerfassung und -vorbereitung

• Bedeutung qualitativ hochwertiger Datensätze für das Training
• Techniken der Datenaugmentierung zur Verbesserung der Modellleistung

Training eines Gesichtserkennungsmodells

• Überblick über TensorFlow und Keras für Deep Learning
• Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Training eines Gesichtserkennungsmodells

Bewertung und Testen des Modells

• Metriken zur Bewertung der Genauigkeit der Gesichtserkennung
• Techniken zur Verbesserung der Modellleistung

Einsatz von Werkzeugen zur Gesichtserkennung

• Entwicklung einer einfachen Benutzeroberfläche für Endnutzer
• Integration des Modells in die Arbeitsabläufe der Strafverfolgungsbehörden

Ethische und datenschutzrechtliche Bedenken

• Rechtliche Implikationen des Einsatzes der Gesichtserkennung in der Strafverfolgung
• Best Practices zur Sicherstellung eines ethischen Gebrauchs

Fortgeschrittene Tools und zukünftige Trends

• Einführung in cloudbasierte Gesichtserkennungs-APIs (z. B. AWS Rekognition, Azure Face API)
• Erkundung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen für die Gesichtserkennung

Zusammenfassung und nächste Schritte