Image-to-Image Translation als Anwendung von Cycle GANs


Ausarbeitung, 2019
15 Seiten, Note: 1,7

Inhaltsangabe oder Einleitung

Täglich liest und hört man in Medien und Nachrichten über die nächste große Entwicklung, den nächsten Schritt in Richtung künstlicher Intelligenz und Digitalisierung. Was aber genau ist die künstliche Intelligenz und wie intelligent ist sie wirklich? Um das zu beantworten muss man sich zunächst die verschiedenen Arten von künstlicher Intelligenz einmal veranschaulichen, vor allem die Unterscheidung sogenannten überwachten zu unüberwachten Lernens. Diese Ausarbeitung wird dort beginnen und weiterführend die Methode des G(enerative)A(dversarial)N(ets) als Modell des unüberwachten Lernens näher erläutern. Schließlich wird das Modell des Cycle GANs, einer Weiterentwicklung der GANs, beschrieben und über die Anwendung als Image-To-Image Translation, also der automatischen Bildbearbeitung bzw. -generierung angewandt dargestellt. Ziel bei der Ausarbeitung ist es, einen Überblick über die beiden großen Teilgebiete sowie die theoretischen Grundlagen der beiden oben genannten Modelle zu vermitteln.

Details

Titel
Image-to-Image Translation als Anwendung von Cycle GANs
Hochschule
Universität Paderborn
Note
1,7
Autor
Jahr
2019
Seiten
15
Katalognummer
V491275
ISBN (Buch)
9783668981973
Sprache
Deutsch
Reihe
Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen
Schlagworte
Machine Learning, AI, GAN, künstliche Intelligenz
Arbeit zitieren
Oliver Kolodzik (Autor), 2019, Image-to-Image Translation als Anwendung von Cycle GANs, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/491275

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