AI Facial Recognition Development for Law Enforcement Training Cursus

Inleiding tot Kunstmatige Intelligentie en Beeldverwerking

• Wat is Kunstmatige Intelligentie?
• Machine Learning vs. Deep Learning
• Toepassingen van AI in de handhaving van de wet

Basisprincipes van Beeldverwerking

• Digitale beelden: pixels, resolutie en formaten
• Beeldbewerking (helderheid, contrast, resizen, bijsnijden)
• Inleiding tot OpenCV voor beeldverwerking

Begrijpen van Neurale Netwerken

• Basisprincipes van neurale netwerken en hoe ze werken
• Inleiding tot Convolutional Neural Networks (CNNs) voor beeldgegevens

Detectie van Gezichtskenmerken

• Hoe AI-modellen gezichtskenmerken identificeren en onderscheiden
• Gebruik van vooraf getrainde modellen voor gezichtsdetectie

Gegevensverzameling en Voorbereiding

• Belang van kwaliteitsgegevens voor training
• Gegevensverrijkingstechnieken om de prestaties van het model te verbeteren

Trainen van een Gezichtsherkenningsmodel

• Overzicht van TensorFlow en Keras voor diepe leertraining
• Stapsgewijze gids voor het trainen van een gezichtsherkenningsmodel

Evaluatie en Testen van het Model

• Metrieken om de nauwkeurigheid van gezichtsherkennings te evalueren
• Technieken om de prestaties van het model te verbeteren

Implementatie van Gezichtsherkenningsgereedschappen

• Bouwen van een eenvoudige applicatieinterface voor eindgebruikers
• Integreren van het model in de werkstromen van de handhaving van de wet

Ethische en Privacyzorgen

• Juridische implicaties van het gebruik van gezichtsherkennings in de handhaving van de wet
• Best Practices om een ethisch gebruik te waarborgen

Gevorderde Gereedschappen en Toekomstige Trends

• Inleiding tot cloudgebaseerde gezichtsherkennings-API's (bijv. AWS Rekognition, Azure Face API)
• Onderzoeken van geavanceerde neurale netwerkarchitecturen voor gezichtsherkennings

Samenvatting en Volgende Stappen