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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12102| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Aplicación de redes generativas antagónicas GAN (Generative Adversarial Networks) para lacomprensión de Deepfakes y sus repercusiones sociales |
| Autor : | Salazar Díaz, Juan Daniel |
| Director de Tesis : | Grijalva, Felipe, dir. |
| Descriptores : | Redes neuronales (Computadores) - Tesis y disertaciones académicas;Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) |
| Fecha de publicación : | 20-dic-2022 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2022 |
| Páginas : | 49 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | Deepfakes son videos híper realistas que permiten reemplazar el rostro de una persona por el rostros de otra. Esta tecnología es una implementación de redes generativas antagónicas o también conocidas como GANs (por sus siglas en inglés), la cual es una arquitectura de aprendizaje profundo introducida por Ian Goodfellow en 2014... |
| Descripción : | Deepfakes are hyper-realistic videos that allow a person’s face to be replaced by the face of another person. This technology is an implementation of generative adversarial networks, also known as GANs, which is a deep learning architecture introduced by Ian Goodfellow in 2014... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12102 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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