Суфлер: Можете ли вы написать ИИ, который сможет идентифицировать людей на изображениях? Можете ли вы также объяснить мне, как именно получить источники данных для обучения и так далее?
Обучение искусственной сети, способной распознавать людей на изображениях, очень сложно и требует большой подготовки и терпения. Так как ваша задача сформулирована очень обобщенно, приведу пример кода, в котором загружается уже обученная модель, которая позволяет вам распознавать объекты, в том числе и людей:

Чтобы запустить код Python, вам необходимо установить Python и все необходимые библиотеки, а также локально хранить предварительно обученную модель. Вот пошаговое руководство от веб-сайтаwardsdatascience.com:

1) Установите все необходимые библиотеки
``` Баш
pip install tensorflow == 2.4.0 keras == 2.4.3 numpy == 1.19.3 подушка == 7.0.0 scipy == 1.4.1 h5py == 2.10.0 matplotlib == 3.3.2 opencv-python keras-resnet ==0.2.0
```
``` Баш
pip установить imageai --upgrade
```

2) Загрузите предварительно обученную модель:

Сохраните модель в папке, в которой вы запускаете код Python.

URL-адрес: https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/essentials-v5/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5/

3) Используйте библиотеку ImageAI для распознавания объектов на изображениях.

```питоны
из imageai.Detection импортировать ObjectDetection
импорт ОС

путь_исполнения = os.getcwd()

# Здесь вы можете назначить путь к вашему файлу .jpg переменной.
my_image_path = "foobar.jpg"

утверждать os.path.isfile(my_image_path)

Детектор = Обнаружение Объекта ()
Детектор.setModelTypeAsRetinaNet()

# если здесь возникает ошибка, это, вероятно, потому, что
# что вы должны переместить модель в ваш текущий рабочий каталог.
Детектор.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.1.0.h5"))

# загружает модель
Детектор.loadModel()
обнаружения = детектор.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , my_image_path), output_image_path=os.path.join(execution_path , "imagenew.jpg"))

для каждого объекта в обнаружениях:
    print(eachObject["name"] , " : " , eachObject["percentage_probability"] )

```

4) Вы найдете файл .jpg с распознанными людьми под imagenew.jpg в вашем текущем рабочем каталоге.

Как найти источники обучающих данных?

Обучающие данные для нейронной сети либо нужно собирать и маркировать с большими затратами, либо их можно просто получить из общедоступных источников. Для начала я рекомендую просмотреть наборы данных с kaggle.com.

Я надеюсь, что смог помочь вам.
Написание этого ИИ было бы слишком длинным здесь.
Но примерно можно сказать, что в настоящее время используются CNN. Для этого часто используются PyTorch или TensorFlow.
Источниками для такого проекта могут быть, например, набор данных UDMFaces с примерно 8000 классифицированных людей.
Это пример, в зависимости от цели проекта может быть более подходящим другой набор данных.