Entwicklung von KI-basierter Gesichtserkennung für die Strafverfolgung Schulung

Einführung in Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung

• Was ist Künstliche Intelligenz?
• Maschinelles Lernen versus Deep Learning
• KI-Anwendungen in der Strafverfolgung

Grundlagen der Bildverarbeitung

• Digitale Bilder: Pixel, Auflösung und Formate
• Bildmanipulation (Helligkeit, Kontrast, Skalierung, Zuschneiden)
• Einführung in OpenCV für die Bildverarbeitung

Verständnis neuronaler Netze

• Grundlagen neuronaler Netze und deren Funktionsweise
• Einführung in Faltungneuronale Netze (CNNs) für Bilddaten

Erkennung von Gesichtsmerkmalen

• Wie KI-Modelle Gesichtsmerkmale identifizieren und unterscheiden
• Einsatz vortrainierter Modelle zur Gesichtserkennung

Datenerhebung und -vorbereitung

• Bedeutung qualitativ hochwertiger Datensätze für das Training
• Techniken zur Datenanreicherung zur Verbesserung der Modellleistung

Training eines Gesichtserkennungsmodells

• Überblick über TensorFlow und Keras für Deep Learning
• Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Training eines Gesichtserkennungsmodells

Modellbewertung und -test

• Metriken zur Bewertung der Genauigkeit von Gesichtserkennungen
• Techniken zur Verbesserung der Modellleistung

Bereitstellung von Tools zur Gesichtserkennung

• Erstellung einer einfachen Benutzeroberfläche für Endanwender
• Integration des Modells in die Arbeitsabläufe der Strafverfolgung

Ethische und datenschutzrechtliche Bedenken

• Rechtliche Implikationen des Einsatzes von Gesichtserkennung in der Strafverfolgung
• Bewährte Praktiken zur Sicherstellung eines ethischen Einsatzes

Erweiterte Tools und zukünftige Trends

• Einführung in cloudbasierte Gesichtserkennungs-APIs (z. B. AWS Rekognition, Azure Face API)
• Erforschung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen für die Gesichtserkennung

Zusammenfassung und nächste Schritte