Phát triển Nhận dạng khuôn mặt Trí tuệ nhân tạo cho Lực lượng Thi hành Pháp luật Training Course

Giải thích về Trí tuệ nhân tạo và Xử lý hình ảnh

• Trí tuệ nhân tạo là gì?
• Học máy so với học sâu
• Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong công tác pháp lý

Cơ bản về Xử lý hình ảnh

• Hình ảnh số: pixel, độ phân giải và định dạng
• Thao tác với hình ảnh (độ sáng, độ tương phản, thay đổi kích thước, cắt gọn)
• Giới thiệu về OpenCV để xử lý hình ảnh

Hiểu về Mạng thần kinh

• Cơ bản về mạng thần kinh và cách hoạt động
• Giới thiệu về mạng thần kinh tích chập (CNNs) cho dữ liệu hình ảnh

Nhận diện các đặc điểm trên khuôn mặt

• Cách các mô hình Trí tuệ nhân tạo nhận diện và phân biệt các đặc điểm trên khuôn mặt
• Sử dụng các mô hình đã được đào tạo trước để nhận diện khuôn mặt

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

• Tầm quan trọng của bộ dữ liệu chất lượng cao cho việc huấn luyện
• Kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cải thiện hiệu suất mô hình

Huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt

• Tổng quan về TensorFlow và Keras cho học sâu
• Hướng dẫn chi tiết về cách huấn luyện một mô hình nhận diện khuôn mặt

Đánh giá và kiểm tra mô hình

• Các chỉ số để đánh giá độ chính xác của nhận diện khuôn mặt
• Các kỹ thuật để cải thiện hiệu suất mô hình

Triển khai công cụ nhận diện khuôn mặt

• Xây dựng một giao diện ứng dụng đơn giản cho người dùng cuối
• Tích hợp mô hình vào các quy trình công tác pháp lý

Những vấn đề về đạo đức và quyền riêng tư

• Các hậu quả pháp lý khi sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trong công tác pháp lý
• Các tiêu chuẩn để đảm bảo sử dụng đạo đức

Những công cụ tiên tiến và xu hướng tương lai

• Giới thiệu về các API nhận diện khuôn mặt dựa trên cloud (ví dụ: AWS Rekognition, Azure Face API)
• Khám phá các kiến trúc mạng thần kinh tiên tiến cho nhận diện khuôn mặt

Tóm lược và các bước tiếp theo