Generative Adversarial Networks (GANs)

Veja formações online em Ciência de Dados e Inteligência Artificial em www.eia.ai
Página para doações: www.eia.ai/doacoes
Generative Adversarial Networks (GANs) são uma classe de modelos de inteligência artificial que têm revolucionado a criação de conteúdo digital. Introduzidos por Ian Goodfellow em 2014, os GANs consistem em dois componentes principais: um gerador e um discriminador, que competem entre si em um jogo de soma zero.
O gerador cria dados falsos, tentando replicar amostras de um conjunto de dados real, enquanto o discriminador avalia se os dados são reais ou gerados. Durante o treinamento, o gerador melhora suas habilidades para criar dados indistinguíveis dos reais, enquanto o discriminador aprimora sua capacidade de detectar fraudes. Esse processo de competição contínua leva ambos os componentes a um estado de melhoria constante.
GANs têm diversas aplicações práticas, incluindo geração de imagens realistas, criação de arte digital, melhoramento de imagens, e até mesmo na geração de música e textos. Além disso, são usados em pesquisa científica para simulações e na indústria de entretenimento para efeitos visuais e criação de personagens.
A capacidade dos GANs de criar dados novos e realistas a partir de amostras existentes os torna uma ferramenta poderosa e versátil no campo da inteligência artificial, promovendo avanços significativos em várias áreas tecnológicas.

[@robertovazzola9708]

Bom dia! Professor, sugestão poderia se apresentar? Obs seria o prof. Fernando Amaral?

[@escoladeinteligenciaartifi6597]

todos vídeos meus neste canal 👍👍