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Course Outline
인공지능 및 이미지 처리 소개
- 인공지능이란 무엇인가?
- Machine Learning 대 Deep Learning
- 법 집행 분야의 AI 응용 프로그램
이미지 처리의 기본
- 디지털 이미지: 픽셀, 해상도 및 형식
- 이미지 조작(밝기, 대비, 크기 조절, 자르기)
- OpenCV 영상처리를 위한 소개
이해Neural Networks
- 신경망의 기본과 작동 방식
- 이미지 데이터를 위한 합성곱 신경망(CNN) 소개Neural Networks
얼굴 특징 감지
- AI 모델이 얼굴 특징을 식별하고 구별하는 방법
- 얼굴 감지를 위한 사전 학습된 모델 사용
데이터 수집 및 준비
- 훈련을 위한 고품질 데이터 세트의 중요성
- 모델 성능을 개선하기 위한 데이터 증강 기술
얼굴 인식 모델 훈련
- TensorFlow과 Keras의 딥러닝에 대한 개요
- 얼굴 인식 모델 훈련을 위한 단계별 가이드
모델 평가 및 테스트
- 얼굴 인식 정확도를 평가하는 지표
- 모델 성능을 개선하는 기술
얼굴 인식 도구의 배포
- 최종 사용자를 위한 간단한 애플리케이션 인터페이스 구축
- 모델을 법 집행 워크플로에 통합
윤리 및 개인정보 보호 문제
- 법 집행에 얼굴 인식을 사용하는 것의 법적 의미
- 윤리적 사용을 보장하기 위한 모범 사례
고급 도구 및 미래 동향
- 클라우드 기반 얼굴 인식 API 소개(예: AWS Rekognition, Azure Face API)
- 얼굴 인식을 위한 고급 신경망 아키텍처 탐색
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 컴퓨터 활용 능력
청중
- 법 집행 인력
21 Hours
