法執行機関向けAI顔認識システム開発のトレーニングコース

人工知能と画像処理入門

• 人工知能とは何か？
• 機械学習とディープラーニングの違い
• 法執行分野におけるAIの応用事例

画像処理の基礎知識

• デジタル画像：ピクセル構造・解像度・画像フォーマット
• 画像操作技術：明るさ調整・コントラスト変更・サイズ変更・切り抜き処理
• 『OpenCV』を用いた画像処理手法の紹介

ニューラルネットワークの仕組み

• ニューラルネットワークの基本構造と動作原理
• 画像データ処理向け畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の概要

顔特徴点検出手法

• AIモデルがいかにして顔部品を識別・判別するかの説明
• 事前学習済みモデルを用いた顔検出方法の実践

データ収集および前処理手順

• 高品質な訓練用データセットがいかに重要かの説明
• モデル性能向上を目的としたデータ増強手法の紹介

顔認識モデルの学習手順

• 『TensorFlow』および『Keras』によるディープラーニングの概要解説
• 顔認識モデル作成手順の段階別指導内容

モデル評価および検証方法

• 顔認識精度を測るための適切な測定基準項目
• モデルの性能改善に向けた技術的対策法

顔認識ツールの実用化手順

• 最終利用者向けアプリケーションインターフェース作成法
• 構築済みモデルの法執行業務への統合方法の説明

倫理的問題およびプライバシー対策

• 法執行分野で顔認識技術を利用する際の法的問題点
• 適正な技術運用に不可欠な倫理的実践ガイドライン

先進的なツールと今後の発展動向

• クラウド型顔認識APIサービス（AWS Rekognition／Azure Face APIなど）の説明
• 顔認識分野で注目される新規ニューラルネットワーク構造について紹介

総括および今後の取り組みの方向性説明