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Course Outline
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
Requirements
- 기본 컴퓨터 활용 능력
대상
- 법집행 기관 직원
21 Hours
