Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Yapay Zeka ve Görüntü İşleme Giriş
- Yapay Zeka nedir?
- Machine Learning ve Deep Learning karşılaştırması
- Yapay zekanın hukuk uygulamasındaki uygulamaları
Görüntü İşleme Temelleri
- Dijital görüntüler: pikseller, çözünürlük ve formatlar
- Görüntü manipülasyonu (parlaklık, kontrast, yeniden boyutlandırma, kırpma)
- Görüntü işleme için OpenCV’e giriş
Neural Networks’yi Anlamak
- Sinir ağlarının temelleri ve nasıl çalıştığı
- Görüntü verileri için Evrişimli Neural Networks (CNN’ler)’e giriş
Yüz Özelliklerinin Algılanması
- Yapay zeka modellerinin yüz özelliklerini nasıl tanımladığı ve ayırt ettiği
- Yüz algılama için önceden eğitilmiş modellerin kullanılması
Veri Toplama ve Hazırlama
- Eğitim için kaliteli veri kümelerinin önemi
- Model performansını artırmak için veri artırma teknikleri
Yüz Tanıma Modeli Eğitimi
- Derin öğrenme için TensorFlow ve Keras’ye genel bakış
- Yüz tanıma modeli eğitimi için adım adım kılavuz
Model Değerlendirmesi ve Testi
- Yüz tanıma doğruluğunu değerlendirmek için metrikler
- Model performansını artırma teknikleri
Yüz Tanıma Araçlarının Dağıtımı
- Son kullanıcılar için basit bir uygulama arayüzü oluşturma
- Modelin hukuk uygulamasındaki iş akışlarına entegre edilmesi
Etik ve Gizlilik Endişeleri
- Yüz tanımının hukuk uygulamasında kullanılmasının yasal sonuçları
- Etik kullanımı sağlamak için en iyi uygulamalar
İleri Düzey Araçlar ve Gelecek Trendler
- Bulut tabanlı yüz tanıma API’lerine giriş (örneğin, AWS Rekognition, Azure Face API)
- Yüz tanıma için gelişmiş sinir ağı mimarilerinin keşfedilmesi
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel bilgisayar bilgisi
Hedef Kitle
- Hukuk uygulama personeli
21 Saat
