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課程簡介
人工智慧與影像處理簡介
- 何謂人工智慧？
- 機器學習與深度學習之比較
- AI 在執法領域的應用
影像處理基礎
- 數位影像：像素、解析度與格式
- 影像處理技術（亮度、對比、縮放、裁剪）
- OpenCV 影像處理入門
神經網路解析
- 神經網路基礎與運作原理
- 針對影像數據的卷積神經網路（CNNs）入門
面部特徵偵測
- AI 模型如何辨識並區分面部特徵
- 使用預訓練模型進行臉部偵測
數據收集與準備
- 高品質數據集對於模型訓練的重要性
- 透過數據增強技術提升模型效能
面部識別模型訓練
- TensorFlow 與 Keras 於深度學習的概覽
- 逐步指導面部識別模型的訓練過程
模型評估與測試
- 評估面部識別準確度的指標
- 提升模型效能的技術
面部識別工具部署
- 為終端用戶構建簡單的應用介面
- 將模型整合至執法工作流程中
倫理與隱私考量
- 執法單位使用面部識別的法律影響
- 確保合規使用的最佳實踐
進階工具與未來趨勢
- 基於雲端的面部識別 API 簡介（例如 AWS Rekognition, Azure Face API）
- 探索用於面部識別的進階神經網路架構
總結與後續步驟
最低要求
- 基礎電腦技能
學員對象
- 執法人員
21 小時
