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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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