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Schulungsübersicht
Einführung in Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung
- Was ist Künstliche Intelligenz?
- Maschinelles Lernen vs. Tiefes Lernen
- Anwendungen von AI in der Polizeiarbeit
Grundlagen der Bildverarbeitung
- Digitale Bilder: Pixel, Auflösung und Formate
- Manipulation von Bildern (Helligkeit, Kontrast, Vergrößerung, Ausschneiden)
- Einführung in OpenCV für die Bildverarbeitung
Verständnis neuronaler Netze
- Grundlagen von neuronalen Netzwerken und wie sie funktionieren
- Einführung in konvolutionelle neuronale Netze (CNNs) für Bilddaten
Erkennung von Gesichtszügen
- Wie AI-Modelle Gesichtszüge identifizieren und differenzieren
- Verwendung vortrainierter Modelle zur Gesichtserkennung
Datensammlung und Vorbereitung
- Die Bedeutung qualitativer Datensätze für die Schulung
- Techniken zur Datenvergrößerung, um die Modellleistung zu verbessern
Training eines Gesichtserkennungsmodells
- Übersicht über TensorFlow und Keras für das Tiefenlernen
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Trainieren eines Gesichtserkennungsmodells
Bewertung und Test des Modells
- Metriken zur Bewertung der Genauigkeit der Gesichtserkennung
- Techniken zum Verbessern der Modellleistung
Bereitstellung von Gesichtserkennungs-Tools
- Erstellen einer einfachen Anwendungsoberfläche für Endbenutzer
- Integration des Modells in Polizeiprozesse
Ethische und Datenschutzaspekte
- Rechtliche Auswirkungen der Nutzung von Gesichtserkennung in der Polizeiarbeit
- Beste Praktiken zur sicheren Anwendung
Erweiterte Werkzeuge und Zukunftstrends
- Einführung in cloudbasierte Gesichtserkennungs-APIS (z.B. AWS Rekognition, Azure Face API)
- Erforschung fortgeschrittener neuronaler Architekturen für die Gesichtserkennung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Computerverständnis
Zielgruppe
- Polizeipersonal
21 Stunden