Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à l'intelligence artificielle et au traitement des images
- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
- Machine Learning contre Deep Learning
- Applications de l'IA dans le domaine de l'application de la loi
Principes de base du traitement des images
- Images numériques : pixels, résolution et formats
- Manipulation d'images (luminosité, contraste, redimensionnement, recadrage)
- Introduction à OpenCV pour le traitement des images
Compréhension de Neural Networks
- Notions de base sur les réseaux neuronaux et leur fonctionnement
- Introduction aux réseaux convolutifs Neural Networks (CNN) pour les données d'image
Détection des traits du visage
- Comment les modèles d'IA identifient et différencient les traits du visage
- Utilisation de modèles pré-entraînés pour la détection des visages
Collecte et préparation des données
- Importance de disposer d'ensembles de données de qualité pour l'entraînement
- Techniques d'augmentation des données pour améliorer les performances des modèles
Entraînement d'un modèle de reconnaissance faciale
- Aperçu de TensorFlow et Keras pour l'apprentissage profond
- Guide étape par étape pour la formation d'un modèle de reconnaissance faciale
Évaluation et test des modèles
- Mesures pour évaluer la précision de la reconnaissance faciale
- Techniques pour améliorer les performances du modèle
Déploiement d'outils de reconnaissance faciale
- Création d'une interface d'application simple pour les utilisateurs finaux
- Intégration du modèle dans les flux de travail des services répressifs
Préoccupations éthiques et de protection de la vie privée
- Implications juridiques de l'utilisation de la reconnaissance faciale dans les services de police
- Meilleures pratiques pour garantir une utilisation éthique
Outils avancés et tendances futures
- Introduction aux API de reconnaissance faciale basées sur le cloud (par exemple, AWS Rekognition, Azure Face API)
- Exploration des architectures de réseaux neuronaux avancés pour la reconnaissance faciale
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances informatiques de base
Public
- Personnel chargé de l'application de la loi
21 Heures
