AI顔認識開発 - 法執行機関向けのトレーニングコース

人工知能と画像処理の紹介

• 何が人工知能なのか？
• 機械学習と深層学習の違い
• 法執行機関におけるAIの応用

画像処理の基礎

• デジタル画像：ピクセル、解像度、フォーマット
• 画像編集（明るさ、コントラスト、リサイズ、トリミング）
• OpenCVを使用した画像処理の紹介

ニューラルネットワークの理解

• ニューラルネットワークの基礎とその仕組み
• 画像データ用の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の紹介

顔特徴検出

• AIモデルがどのように顔の特徴を識別し区別するか
• 事前学習済みモデルを使用した顔検出

データ収集と準備

• 学習用の高品質データセットの重要性
• モデル性能向上のためのデータ拡張技術

顔認識モデルの学習

• 深層学習用のTensorFlowとKerasの概要
• 顔認識モデルを学習する手順ガイド

モデル評価とテスト

• 顔認識の精度を評価する指標
• モデル性能向上のための技術

顔認識ツールの展開

• エンドユーザー向けのシンプルなアプリケーションインターフェースの構築
• 法執行機関のワークフローにモデルを統合する方法

エチカルとプライバシーの懸念

• 法執行機関における顔認識使用の法的影響
• 倫理的な使用を確保するための最善の慣行

高度なツールと将来のトレンド

• クラウドベースの顔認識API（例：AWS Rekognition、Azure Face API）の紹介
• 顔認識用の高度なニューラルネットワークアーキテクチャの探求

まとめと次なるステップ