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Schulungsübersicht
Einführung in Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung
- Was ist Künstliche Intelligenz?
- Machine Learning vs. Deep Learning
- AI-Anwendungen in der Strafverfolgung
Grundlagen der Bildverarbeitung
- Digitale Bilder: Pixel, Auflösung und Formate
- Bildmanipulation (Helligkeit, Kontrast, Größenänderung, Zuschneiden)
- Einführung in OpenCV für die Bildverarbeitung
Verstehen von Neural Networks
- Grundlagen der neuronalen Netze und ihrer Funktionsweise
- Einführung in Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilddaten
Erkennung von Gesichtsmerkmalen
- Wie KI-Modelle Gesichtsmerkmale identifizieren und differenzieren
- Verwendung vortrainierter Modelle für die Gesichtserkennung
Datensammlung und -vorbereitung
- Die Bedeutung von Qualitätsdatensätzen für das Training
- Techniken zur Datenerweiterung zur Verbesserung der Modellleistung
Training eines Gesichtserkennungsmodells
- Überblick über TensorFlow und Keras für Deep Learning
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Training eines Gesichtserkennungsmodells
Modellbewertung und Testen
- Metriken zur Bewertung der Gesichtserkennungsgenauigkeit
- Techniken zur Verbesserung der Modellleistung
Einsatz von Gesichtserkennungs-Tools
- Aufbau einer einfachen Anwendungsschnittstelle für Endbenutzer
- Integration des Modells in die Arbeitsabläufe der Strafverfolgungsbehörden
Ethische und datenschutzrechtliche Belange
- Rechtliche Implikationen des Einsatzes von Gesichtserkennung in der Strafverfolgung
- Bewährte Praktiken zur Gewährleistung einer ethischen Nutzung
Fortgeschrittene Tools und zukünftige Trends
- Einführung in cloudbasierte Gesichtserkennungs-APIs (z. B. AWS Rekognition, Azure Face API)
- Erforschung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen für die Gesichtserkennung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Computerkenntnisse
Zielgruppe
- Personal der Strafverfolgungsbehörden
21 Stunden
