Image-to-Image Translation als Anwendung von Cycle GANs


Élaboration, 2019

15 Pages, Note: 1,7


Résumé ou Introduction

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.

Résumé des informations

Titre
Image-to-Image Translation als Anwendung von Cycle GANs
Université
University of Paderborn
Note
1,7
Auteur
Année
2019
Pages
15
N° de catalogue
V491275
ISBN (ebook)
9783668981966
ISBN (Livre)
9783668981973
Langue
allemand
Mots clés
Machine Learning, AI, GAN, künstliche Intelligenz
Citation du texte
Oliver Kolodzik (Auteur), 2019, Image-to-Image Translation als Anwendung von Cycle GANs, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/491275

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