AI 얼굴 인식 개발을 위한 법집행 교육 과정

인공지능 및 이미지 처리 소개

• 인공지능이 무엇인지 이해하기
• 머신러닝 vs. 딥러닝
• 법 집행에 인공지능을 활용하는 방법

이미지 처리 기본 개념

• 디지털 이미지: 픽셀, 해상도 및 형식
• 이미지 조작 (밝기, 대조, 크기 조절, 자르기)
• 이미지 처리를 위한 OpenCV 소개

신경망 이해

• 신경망의 기본 개념 및 작동 원리
• 이미지 데이터를 위한 컨볼루션 신경망(CNNs) 소개

얼굴 특징 검출

• AI 모델이 얼굴 특징을 식별하고 구분하는 방법
• 사전 학습된 모델을 얼굴 검출에 사용하는 방법

데이터 수집 및 준비

• 학습을 위한 고품질 데이터셋의 중요성
• 모델 성능을 향상시키기 위한 데이터 증강 기법

얼굴 인식 모델 학습

• 딥러닝을 위한 TensorFlow 및 Keras 개요
• 얼굴 인식 모델 학습을 위한 단계별 가이드

모델 평가 및 테스트

• 얼굴 인식 정확도를 평가하는 지표
• 모델 성능을 향상시키기 위한 기법

얼굴 인식 도구 배포

• 최종 사용자를 위한 간단한 애플리케이션 인터페이스 구성
• 모델을 법 집행 워크플로우에 통합

윤리적 및 개인 정보 보호 문제

• 법 집행에서 얼굴 인식을 사용하는 법적 영향
• 윤리적인 사용을 보장하기 위한 모범 사례

고급 도구 및 미래 동향

• 클라우드 기반 얼굴 인식 API(AWS Rekognition, Azure Face API 등) 소개
• 얼굴 인식을 위한 고급 신경망 구조 탐구

요약 및 다음 단계