Entwicklung von KI-basierten Gesichtserkennungssystemen für Strafverfolgungsbehörden Schulung

Einführung in Künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung

• Was ist Künstliche Intelligenz?
• Maschinelles Lernen im Vergleich zu Deep Learning
• Einsatzmöglichkeiten von KI in der Strafverfolgung

Grundlagen der Bildverarbeitung

• Digitale Bilder: Pixel, Auflösung und Dateiformate
• Bearbeitung von Bildern (Helligkeit, Kontrast, Größenanpassung, Zuschneiden)
• Einführung in OpenCV zur Bildverarbeitung

Verständnis von neuronalen Netzen

• Grundlagen neuronaler Netze und deren Funktionsweise
• Einführung in Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Verarbeitung von Bilddaten

Erkennung von Gesichtsmerkmalen

• Wie KI-Modelle Gesichtsmerkmale identifizieren und unterscheiden
• Nutzung vorgefertigter Modelle zur Gesichtserkennung

Datenerhebung und -aufbereitung

• Bedeutung qualitativ hochwertiger Datensätze für das Training
• Techniken zur Datenergänzung, um die Leistungsfähigkeit der Modelle zu verbessern

Trainieren eines Gesichtserkennungsmodells

• Überblick über TensorFlow und Keras im Bereich des Deep Learnings
• Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Trainieren eines Gesichtserkennungsmodells

Bewertung und Testen des Modells

• Kennzahlen zur Messung der Genauigkeit der Gesichtserkennung
• Methoden zur Optimierung der Modellleistung

Implementierung von Gesichtserkennungswerkzeugen

• Erstellung einer einfachen Anwendungsoberfläche für Endnutzer
• Integration des Modells in Arbeitsabläufe der Strafverfolgungsbehörden

Ethische Aspekte und Datenschutzfragen

• Rechtliche Auswirkungen des Einsatzes von Gesichtserkennung in der Polizeiarbeit
• Empfohlene Vorgehensweisen zur gewissenhaften Nutzung dieser Technologie

Fortgeschrittene Werkzeuge und zukünftige Entwicklungen

• Einführung in cloudbasierte Gesichtserkennungs-APIs (z. B. AWS Rekognition, Azure Face API)
• Vorstellung komplexerer neuronaler Netzarchitekturen für die Gesichtserkennung

Zusammenfassung und weitere Schritte