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課程簡介
人工智能與圖像處理簡介
- 什麼是人工智能？
- 機器學習與深度學習的區別
- 人工智能在執法中的應用
圖像處理基礎
- 數字圖像：像素、分辨率和格式
- 圖像處理（亮度、對比度、調整大小、裁剪）
- OpenCV圖像處理簡介
理解神經網絡
- 神經網絡基礎及其工作原理
- 卷積神經網絡（CNN）在圖像數據中的應用
面部特徵檢測
- AI模型如何識別和區分面部特徵
- 使用預訓練模型進行人臉檢測
數據收集與準備
- 高質量數據集對訓練的重要性
- 數據增強技術以提高模型性能
訓練面部識別模型
- TensorFlow和Keras深度學習框架概述
- 面部識別模型的逐步訓練指南
模型評估與測試
- 評估面部識別準確性的指標
- 提高模型性能的技術
面部識別工具的部署
- 爲終端用戶構建簡單的應用界面
- 將模型集成到執法工作流程中
倫理與隱私問題
- 在執法中使用面部識別的法律影響
- 確保倫理使用的最佳實踐
高級工具與未來趨勢
- 雲端面部識別API簡介（如AWS Rekognition、Azure Face API）
- 探索用於面部識別的先進神經網絡架構
總結與下一步
最低要求
- 基本的計算機操作能力
受衆
- 執法人員
21 時間：
