نظارت تصویری پیشرفته با هوش مصنوعی (AI-Powered CCTV Systems) جلد دوم

بخش 5. یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در نظارت تصویری

فصل 1. مفاهیم پایه یادگیری عمیق (Deep Learning)

• آشنایی با یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق:
  • تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین
  • معرفی مدل‌های پایه‌ای یادگیری عمیق
  • اصول عملکرد شبکه‌های عصبی و یادگیری از داده‌ها
• آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks):
  • ساختار شبکه‌های عصبی: نورون‌ها، لایه‌ها، وزن‌ها
  • عملکرد شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی
  • کاربردهای شبکه‌های عصبی در تحلیل تصاویر و ویدئوها

فصل 2. آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)

• انواع شبکه‌های عصبی عمیق (DNN):
  • شبکه‌های تمام‌اتصال (Fully Connected Networks)
  • شبکه‌های کانولوشن (Convolutional Neural Networks – CNN)
  • شبکه‌های بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
• کاربردهای CNN در پردازش تصاویر و ویدئوها:
  • ویژگی‌های برجسته CNN در استخراج ویژگی‌های تصاویر
  • طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از CNN
  • بررسی نحوه تشخیص اشیاء و افراد با CNN

فصل 3. بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

• مفاهیم پایه بینایی کامپیوتری:
  • تعریف بینایی کامپیوتری و نقش آن در تحلیل ویدئو
  • اصول تبدیل تصاویر به داده‌های قابل پردازش
  • تکنیک‌های پیش‌پردازش تصاویر (تصحیح نور، کاهش نویز، و غیره)
• شناسایی ویژگی‌های تصویر و تشخیص الگو:
  • شناسایی لبه‌ها و ویژگی‌های تصویری
  • استفاده از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری برای تشخیص و تحلیل الگوهای مختلف
• تشخیص اشیاء (Object Detection) با استفاده از بینایی کامپیوتری:
  • معرفی الگوریتم‌های تشخیص اشیاء (HOG، SIFT، YOLO، SSD)
  • چگونگی شناسایی و موقعیت‌گذاری اشیاء در تصاویر و ویدئوها
  • کاربرد تشخیص اشیاء در نظارت تصویری هوشمند

فصل 4. مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق در سیستم‌های نظارتی

• کاربرد مدل‌های CNN در شناسایی ویژگی‌های پیچیده در تصاویر:
  • استفاده از مدل‌های پیشرفته CNN برای شناسایی چهره، پلاک خودرو، اشیاء خطرناک
  • بهبود عملکرد مدل‌ها در شرایط محیطی پیچیده (نور کم، کیفیت پایین تصویر)
• شبکه‌های عصبی پیشرفته برای شناسایی تغییرات و رفتارهای غیرعادی:
  • تشخیص و تحلیل رفتارها و فعالیت‌های مشکوک
  • استفاده از مدل‌های LSTM (Long Short-Term Memory) در تشخیص الگوهای زمانی
• استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای شناسایی رویدادهای آینده:
  • پیش‌بینی رویدادهای آینده در سیستم‌های نظارت تصویری
  • کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی ترافیک، ازدحام جمعیت و تهدیدات

فصل 5. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای سیستم‌های نظارتی

• روش‌های آموزش شبکه‌های عصبی عمیق:
  • داده‌کاوی و پردازش داده‌ها برای آموزش مدل‌ها
  • استفاده از داده‌های برچسب‌دار و غیر برچسب‌دار برای یادگیری
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی (مثل Gradient Descent) و تنظیمات هایپر پارامترها
• تست و ارزیابی مدل‌ها:
  • ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای مختلف (دقت، صحت، فراخوانی)
  • ارزیابی و بهبود مدل‌ها با استفاده از تست‌های متقاطع (Cross-Validation)

فصل 6. کاربردهای یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در نظارت تصویری

• تشخیص چهره (Facial Recognition):
  • معرفی الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای شناسایی چهره‌ها
  • کاربردهای شناسایی چهره در امنیت و نظارت عمومی
• پلاک‌خوانی خودروها (License Plate Recognition):
  • استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای شناسایی پلاک خودرو
  • کاربرد این فناوری در کنترل ترافیک، پارکینگ‌ها و امنیت
• تشخیص اشیاء خطرناک (Weapon Detection):
  • آموزش مدل‌ها برای شناسایی اشیاء خطرناک مانند سلاح‌ها
  • کاربردهای تشخیص سلاح در نظارت بر اماکن حساس
• شناسایی رفتارهای غیرعادی (Abnormal Behavior Detection):
  • شناسایی رفتارهای مشکوک یا خطرناک در مکان‌های عمومی
  • کاربرد یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری

فصل 7. پیاده‌سازی مدل‌های بینایی کامپیوتری در سیستم‌های نظارت

• نصب و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی:
  • نحوه یکپارچه‌سازی مدل‌های بینایی کامپیوتری با سیستم‌های نظارتی موجود
  • چالش‌ها و محدودیت‌ها در پیاده‌سازی عملی
• توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های نظارتی هوشمند:
  • بهبود دقت و عملکرد سیستم‌های نظارتی هوشمند با یادگیری عمیق
  • ارتقای کیفیت تصاویر و تجزیه‌وتحلیل بهتر داده‌ها

فصل 8. چالش‌ها و آینده یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در نظارت تصویری

• چالش‌های فنی و اخلاقی:
  • مسائل مربوط به حریم خصوصی در استفاده از بینایی کامپیوتری
  • چالش‌ها و محدودیت‌های فناوری‌های یادگیری عمیق در نظارت تصویری
• آینده هوش مصنوعی در نظارت تصویری:
  • پیشرفت‌ها و نوآوری‌ها در آینده سیستم‌های نظارتی مبتنی بر AI
  • کاربردهای جدید و نوین برای یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری در امنیت

بخش 6. ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های امنیتی دیگر

فصل 1. ادغام با سیستم‌های کنترل دسترسی (Access Control Systems)

• تعریف سیستم‌های کنترل دسترسی:
  • آشنایی با سیستم‌های کنترل دسترسی فیزیکی (Access Control) و کارکرد آن‌ها
  • انواع سیستم‌های کنترل دسترسی: کارت‌های هوشمند، بیومتریک‌ها، رمز عبور و…
• نقش هوش مصنوعی در ارتقاء کنترل دسترسی:
  • استفاده از تشخیص چهره (Facial Recognition) برای شناسایی افراد مجاز
  • تشخیص رفتارهای مشکوک به منظور پیشگیری از دسترسی غیرمجاز
• پیاده‌سازی سیستم‌های یکپارچه:
  • هماهنگی سیستم‌های نظارت تصویری و سیستم‌های کنترل دسترسی
  • نحوه اعمال سیاست‌های دسترسی بر اساس شناسایی تصاویر و ویدئوها
• مزایای ادغام با سیستم‌های کنترل دسترسی:
  • امنیت بالا و کاهش خطاهای انسانی
  • افزایش سرعت و دقت در شناسایی افراد

فصل 2. اتصال به سیستم‌های هشدار و تشخیص نفوذ (Intrusion Detection Systems)

• تعریف سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS):
  • آشنایی با سیستم‌های هشدار و تشخیص نفوذ و نحوه عملکرد آن‌ها
• نقش هوش مصنوعی در شناسایی تهدیدات:
  • شناسایی رفتارهای مشکوک و غیرعادی در تصاویر و ویدئوها
  • استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل تغییرات محیطی
• اتصال بین سیستم‌های IDS و نظارت تصویری:
  • نحوه ادغام هشدارهای IDS با سیستم‌های نظارت تصویری
  • ایجاد سیگنال‌های هشدار و اقدامات فوری در زمان شناسایی تهدیدات
• مزایای ادغام سیستم‌های IDS با AI:
  • شناسایی تهدیدات با دقت و سرعت بیشتر
  • توانایی تشخیص تهدیدات جدید و ناشناخته (Zero-Day Attacks)

فصل 3. هماهنگی با سیستم‌های مدیریت بحران و اعلان حریق (Crisis Management and Fire Alarm Systems)

• تعریف سیستم‌های مدیریت بحران:
  • آشنایی با سیستم‌های مدیریت بحران و اعلان حریق
  • نقش این سیستم‌ها در مواقع اضطراری
• نقش هوش مصنوعی در سیستم‌های مدیریت بحران:
  • استفاده از AI برای پیش‌بینی و شبیه‌سازی بحران‌ها (مثلاً آتش‌سوزی یا سیلاب)
  • تشخیص سریع علائم هشداردهنده حریق و ارسال هشدار به بخش‌های مرتبط
• اتصال سیستم‌های نظارت تصویری به سیستم‌های اعلان حریق:
  • هماهنگی خودکار بین دوربین‌ها و سیستم‌های اعلان حریق
  • امکان شناسایی نقاط شروع حریق با استفاده از الگوریتم‌های تحلیل ویدئو
• مزایای ادغام با سیستم‌های مدیریت بحران:
  • امکان پاسخ سریع‌تر به بحران‌ها
  • افزایش دقت در تشخیص و اطلاع‌رسانی فوری به مسئولان

فصل 4. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های امنیتی فیزیکی دیگر (Physical Security Systems)

• سیستم‌های امنیتی فیزیکی:
  • آشنایی با سیستم‌های امنیتی مختلف مانند دوربین‌های مداربسته، دیوارهای امنیتی و حسگرها
• نقش هوش مصنوعی در یکپارچه‌سازی:
  • استفاده از سیستم‌های AI برای هماهنگی و بهبود عملکرد سیستم‌های امنیتی فیزیکی
  • تشخیص لحظه‌ای مشکلات مانند شکستن درب‌ها، ورود غیرمجاز یا پرتاب اشیاء مشکوک
• مزایای یکپارچه‌سازی:
  • ارائه پاسخ‌های خودکار و فوری به تهدیدات
  • هماهنگی کامل بین سیستم‌ها برای افزایش امنیت

فصل 5. هوش مصنوعی و تحلیل امنیتی در شبکه‌های سازمانی (Network Security)

• تعریف امنیت شبکه و اهمیت آن:
  • آشنایی با تهدیدات امنیتی شبکه‌ها و خطرات آن‌ها برای سیستم‌های نظارتی
• اتصال AI با سیستم‌های امنیت شبکه:
  • استفاده از AI برای شناسایی تهدیدات در ترافیک شبکه
  • تحلیل بسته‌های داده و جلوگیری از حملات سایبری با استفاده از هوش مصنوعی
• مزایای امنیت شبکه با هوش مصنوعی:
  • شناسایی تهدیدات سایبری و جلوگیری از حملات پیش از وقوع
  • بهبود پروتکل‌های امنیتی و مدیریت خطر در محیط‌های پیچیده

فصل 6. اتصال به سیستم‌های مدیریت منابع و ساختمان‌های هوشمند (Smart Building Integration)

• سیستم‌های مدیریت ساختمان‌های هوشمند:
  • آشنایی با سیستم‌های خودکار مدیریت انرژی، روشنایی و تهویه مطبوع
• نقش هوش مصنوعی در ساختمان‌های هوشمند:
  • استفاده از AI برای بهبود کارایی و نظارت بر منابع در ساختمان‌ها
  • شناسایی تهدیدات امنیتی در سیستم‌های هوشمند ساختمان
• یکپارچه‌سازی سیستم‌های نظارتی با سیستم‌های هوشمند ساختمان:
  • هماهنگی بین سیستم‌های نظارتی و مدیریت ساختمان
  • استفاده از دوربین‌های AI برای نظارت بر فرآیندهای خودکار ساختمان

فصل 7. چالش‌ها و راهکارهای ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های امنیتی دیگر

• چالش‌های اجرایی:
  • پیچیدگی‌های فنی در ارتباط‌دهی بین سیستم‌ها
  • مشکلات سازگاری و استانداردهای مختلف
• راهکارهای مقابله با چالش‌ها:
  • استفاده از معماری سیستم‌های باز و استاندارد
  • بهینه‌سازی فرآیندهای پیاده‌سازی و کاهش هزینه‌ها
• ملاحظات امنیتی و حفظ حریم خصوصی:
  • رعایت مقررات امنیتی و حریم خصوصی در سیستم‌های یکپارچه‌شده
  • پیاده‌سازی تدابیر امنیتی برای جلوگیری از حملات سایبری

بخش 7. طراحی و اجرای پروژه‌های نظارت هوشمند

فصل 1. اصول طراحی سیستم‌های نظارت هوشمند مبتنی بر AI

• تعریف نیازهای پروژه:
  • تعیین اهداف و نیازهای مشتری
  • ارزیابی نوع و حجم داده‌ها (ویدئوها، تصاویر)
  • تحلیل نیاز به هوش مصنوعی در پروژه
• تعیین مقیاس پروژه:
  • تعیین تعداد دوربین‌ها و محدوده پوشش
  • اندازه‌گیری نیاز به ذخیره‌سازی و پهنای باند
  • نیاز به عملکرد Real-time vs Offline
• طراحی معماری سیستم:
  • مدل‌های مبتنی بر Cloud و On-Premise
  • چگونگی ادغام دوربین‌ها، NVR و نرم‌افزارهای VMS
  • انتخاب ساختار شبکه (LAN, WAN, VPN)
• انتخاب فناوری‌های مناسب برای AI:
  • انتخاب الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین
  • تطبیق فناوری‌های AI با نیازهای نظارتی

فصل 2. انتخاب سخت‌افزار و نرم‌افزار مناسب

• انتخاب دوربین‌های هوشمند و تجهیزات مرتبط:
  • انتخاب دوربین‌های IP، PTZ، حرارتی، و دوربین‌های AI-enabled
  • انتخاب میکروفن‌ها و سنسورهای مربوطه
• نرم‌افزارهای مدیریت ویدئو (VMS):
  • انتخاب نرم‌افزار VMS با پشتیبانی از تحلیل ویدئویی
  • قابلیت‌های VMS برای ارتباط با هوش مصنوعی
• انتخاب سیستم‌های ذخیره‌سازی:
  • انتخاب NVR با ظرفیت بالا برای ذخیره‌سازی داده‌ها
  • مقایسه Cloud vs Local Storage
• محاسبات و پردازش AI:
  • استفاده از پردازشگرهای GPU و FPGA برای تسریع مدل‌های AI
  • انتخاب سیستم‌های مبتنی بر edge computing یا cloud computing برای پردازش داده‌ها

فصل 3. طراحی شبکه و زیرساخت

• انتخاب شبکه و پروتکل‌های ارتباطی:
  • نحوه طراحی شبکه برای اتصال دوربین‌ها و تجهیزات
  • استفاده از پروتکل‌های ONVIF و RTSP
• بررسی پهنای باند و مصرف داده:
  • محاسبه میزان مصرف داده و پهنای باند مورد نیاز
  • انتخاب فناوری‌های PoE برای انتقال داده و انرژی به دوربین‌ها
• امنیت شبکه و حفاظت از داده‌ها:
  • ایمن‌سازی شبکه با استفاده از فایروال، رمزنگاری و VPN
  • ایجاد شبکه مجزا برای داده‌های نظارتی و شبکه‌های داخلی

فصل 4. پیاده‌سازی و نصب سیستم نظارتی

• نصب دوربین‌ها و تجهیزات:
  • نحوه نصب دوربین‌ها در مکان‌های مختلف
  • تنظیمات نصب دوربین‌های PTZ، حرارتی، و دوربین‌های مخصوص هوش مصنوعی
• اتصال به نرم‌افزار VMS و تنظیمات اولیه:
  • نحوه اتصال و پیکربندی دوربین‌ها به سیستم مدیریت ویدئو
  • تنظیمات اولیه شبکه و ذخیره‌سازی
• پیکربندی مدل‌های AI:
  • آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص و تحلیل دقیق
  • تنظیمات تشخیص چهره، پلاک‌خوانی و شناسایی رفتار در نرم‌افزار

فصل 5. تست و ارزیابی سیستم نظارتی

• تست سیستم‌های تحلیل ویدئویی:
  • آزمایش مدل‌های AI برای تشخیص صحیح و دقیق
  • ارزیابی کیفیت تصویر و داده‌ها در شرایط مختلف
• ارزیابی عملکرد سیستم در محیط‌های واقعی:
  • شبیه‌سازی سناریوهای واقعی و ارزیابی پاسخ سیستم
  • تست پوشش‌دهی و کارایی دوربین‌ها در شرایط مختلف نور
• تشخیص مشکلات و بهینه‌سازی عملکرد:
  • شناسایی مشکلات در شبکه، ذخیره‌سازی، و تحلیل AI
  • بهبود عملکرد سیستم با تغییرات و تنظیمات جدید

فصل 6. چالش‌های اجرایی و راهکارهای مقابله با آن‌ها

• چالش‌های مربوط به پهنای باند و ذخیره‌سازی:
  • حل مشکلات مرتبط با پهنای باند کم و کیفیت تصاویر
  • مدیریت و ذخیره‌سازی حجم بالای داده‌ها
• چالش‌های مربوط به پردازش داده‌ها و هوش مصنوعی:
  • مقابله با محدودیت‌های پردازش در زمان واقعی
  • بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای عملکرد بهتر
• چالش‌های امنیتی:
  • جلوگیری از هک و دسترسی‌های غیرمجاز به داده‌های تصویری
  • استفاده از پروتکل‌های امنیتی برای حفاظت از اطلاعات

فصل 7. مستندسازی و گزارش‌دهی پروژه

• مستندسازی طراحی سیستم و فرآیندها:
  • ثبت مراحل طراحی، نصب، و پیکربندی
  • ایجاد گزارش‌های فنی و مستندات پروژه
• گزارش‌دهی عملکرد و ارزیابی نتایج:
  • گزارش‌دهی دقیق از نتایج ارزیابی و تست سیستم
  • پیشنهادات برای بهبود و بهینه‌سازی عملکرد سیستم

بخش 8. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های AI

فصل 1. تهدیدات امنیتی در سیستم‌های هوشمند نظارتی

• دسترسی غیرمجاز به داده‌ها و تصاویر:
  • خطرات نفوذ به سیستم‌های نظارتی از طریق هک و حملات سایبری
  • دسترسی غیرمجاز به دوربین‌های مداربسته و کنترل آن‌ها
• حملات DDoS (Distributed Denial of Service):
  • بررسی روش‌های حمله به سرورها و شبکه‌های نظارتی
  • تأثیر حملات DDoS بر عملکرد سیستم‌های نظارتی و تحلیل ویدئو
• آسیب‌پذیری در نرم‌افزارهای مدیریت ویدئو (VMS):
  • تهدیدات موجود در نرم‌افزارهای مدیریت تصاویر و دوربین‌های هوشمند
  • چالش‌های امنیتی ناشی از نصب و استفاده از نرم‌افزارهای ضعیف
• تهدیدات ناشی از دستگاه‌های IoT در شبکه‌های نظارتی:
  • چالش‌های امنیتی در استفاده از دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • آسیب‌پذیری‌های امنیتی در دستگاه‌هایی که از پروتکل‌های ضعیف استفاده می‌کنند

فصل 2. حفاظت از داده‌ها و مدیریت حریم خصوصی

• حفظ حریم خصوصی افراد در تصاویر و ویدئوها:
  • روش‌های ناشناس‌سازی تصاویر و ویدئوها (مانند مسدود کردن صورت‌ها و شماره پلاک‌ها)
  • رعایت استانداردها و قوانین حفظ حریم خصوصی در تصاویر ضبط‌شده
• رمزنگاری داده‌های تصویری و ویدئویی:
  • استفاده از رمزنگاری برای محافظت از داده‌های ذخیره‌شده و در حال انتقال
  • بررسی الگوریتم‌های رمزنگاری متداول برای سیستم‌های نظارتی
• مدیریت دسترسی به داده‌ها و تصاویر حساس:
  • کنترل دقیق دسترسی به داده‌های حساس با استفاده از سیستم‌های احراز هویت و دسترسی
  • تعیین سطوح دسترسی برای کاربران مختلف در سیستم‌های نظارتی
• حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌های هوش مصنوعی:
  • پردازش داده‌ها به‌صورت غیرمتمرکز برای جلوگیری از نقض حریم خصوصی
  • استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی که داده‌های شخصی را فاش نمی‌کنند (مانند Differential Privacy)

فصل 3. آشنایی با قوانین و مقررات مرتبط با حفظ حریم خصوصی

• مقررات جهانی حفظ حریم خصوصی (GDPR):
  • آشنایی با قوانین حفاظت از داده‌های شخصی در اتحادیه اروپا (General Data Protection Regulation)
  • تأثیر مقررات GDPR بر طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های نظارتی هوشمند
  • الزامات انطباق با GDPR در جمع‌آوری، پردازش و ذخیره‌سازی تصاویر
• مقررات حفاظت از حریم خصوصی در کشورهای مختلف:
  • قوانین مشابه GDPR در کشورهای مختلف مانند CCPA (California Consumer Privacy Act)
  • تفاوت‌های قانونی در خصوص حفاظت از داده‌های تصویری و اطلاعات شخصی
• حفظ حریم خصوصی در کشورهایی با قوانین سخت‌گیرانه:
  • نیاز به طراحی سیستم‌های نظارتی با توجه به استانداردهای کشورهایی که قوانین سخت‌تری دارند
  • ملاحظات حریم خصوصی در کشورهایی که نظارت تصویری عمومی رایج است
• قوانین داخلی و صنعتی برای نظارت تصویری:
  • بررسی قوانین داخلی که استفاده از دوربین‌های مداربسته در اماکن عمومی یا خصوصی را محدود می‌کنند
  • الزامات قانونی برای ذخیره و حذف داده‌های تصویری بعد از مدت زمان مشخص

فصل 4. حفاظت از حریم خصوصی در استفاده از AI

• چالش‌های حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های شناسایی چهره:
  • نگرانی‌ها و محدودیت‌های استفاده از سیستم‌های شناسایی چهره در فضاهای عمومی
  • ضرورت کنترل‌های دقیق برای جلوگیری از سوءاستفاده‌های احتمالی
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی با توجه به حفظ حریم خصوصی:
  • تکنیک‌های AI که به‌طور مستقیم از نقض حریم خصوصی جلوگیری می‌کنند
  • استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق به‌گونه‌ای که داده‌های حساس فاش نشوند
• استفاده از Privacy-Preserving Machine Learning:
  • مدل‌های یادگیری ماشین که بر حفظ حریم خصوصی تمرکز دارند (مانند Federated Learning)
  • چگونگی اعمال این مدل‌ها در سیستم‌های نظارت تصویری برای جلوگیری از ذخیره‌سازی اطلاعات شخصی

فصل 5. آینده امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های نظارت هوشمند

• توسعه تکنولوژی‌های جدید برای بهبود امنیت و حریم خصوصی:
  • معرفی فناوری‌های نوین برای تقویت امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های AI
  • تحقیق و توسعه در زمینه تکنیک‌های جدید رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها
• چالش‌های آینده در امنیت سیستم‌های نظارتی با هوش مصنوعی:
  • پیش‌بینی تهدیدات و چالش‌های امنیتی در آینده‌ای که استفاده از AI گسترده‌تر می‌شود
  • نحوه آمادگی برای مقابله با تهدیدات امنیتی پیشرفته در سیستم‌های نظارتی
• تحول در قوانین و مقررات برای نظارت هوشمند:
  • احتمال تغییرات در قوانین و مقررات جهانی با توجه به توسعه سریع تکنولوژی
  • چالش‌های انطباق با قوانین در سیستم‌های نظارتی که از هوش مصنوعی بهره می‌برند

هدف دوره:

• آشنایی با مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی در نظارت تصویری
• تسلط بر تحلیل ویدئوهای هوشمند
• توانایی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های نظارتی پیشرفته مجهز به AI
• ارتقاء سطح امنیت و کارایی سیستم‌های نظارتی