반응형 전체 글192 딥 페이크(Deepfake) 기술소개 도덕적문제 및 법적 이슈 딥 페이크(Deepfake) 기술 딥 페이크 기술은 고급 기계 학습 알고리즘, 특히 생성적 적대 신경망(GANs)을 활용하여 극도로 현실적이지만 가짜 이미지와 동영상을 만듭니다. 한 사람의 얼굴 특징을 다른 사람의 얼굴에 겹쳐 합성하여 완전히 새로운 콘텐츠를 만들어내어, 일반인이 진짜와 가짜 미디어를 구분하기 어렵게 만듭니다. 이러한 기술의 발전은 학문적 연구와 엔터테인먼트 분야에서도 큰 영향을 미치고 있습니다. 딥 페이크의 도덕적 문제 딥 페이크 기술은 여러 가지 도덕적 문제를 제기합니다: (1) 오보와 가짜 뉴스: 딥 페이크는 가짜 뉴스와 오보를 퍼뜨리는 데 사용될 수 있으며, 정치 과정을 방해하고 대중 여론을 조작하며 개인이나 집단에 해를 끼칠 수 있습니다. 또한, 국가 간 정보 전쟁에도 활용될 수.. 2023. 4. 29. AI 이미지 생성 기술의 역사와 현재 역사 AI이미지생성기술은 인공지능과 컴퓨터과학발전 덕분에 급속도로 성장하고 있다. 이글에서는 AI이미지생성기술의 역사와 현재발전상황에 대해 알아보겠다. 프랙털과 기하학적 패턴 AI이미지생성기술의 초기단계는 1980년대에 프랙털과 기하학적 패턴을 생성하는 알고리즘을 개발하는데 주력했다. 프랙털은 무한히 복잡한 패턴을 만들어내는 반복적 인수학적구조로, 이를 기반으로 한 이미지생성기술이 개발되었다. 그러나 이 단계에서의 이미지생성은 아직 초기 수준에 머물러있었다 1990년대 중반부터 2000년대 초반까지, 인공신경망(ArtificialNeuralNetworks) 이이미지생성기술에 큰 변화를 가져왔다. 신경망은 사람의 뇌를 모방한 컴퓨터알고리즘으로, 이미지를 인식하고생 성하는데 탁월한 성능을 보였다. 이기술은특.. 2023. 4. 28. Generative Adversarial Networks(GAN) 기술 소개와 사용 사례 1. GAN기술 소개 GenerativeAdversarialNetworks(GAN) 은 IanGoodfellow가 2014년 제안한 딥러닝아키텍처로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 신경망을 경쟁시켜 학습시키는 방식입니다. 생성자는 실제데이터와 유사한 가짜데이터를 생성하고, 판별자는 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별합니다. 이 과정에서 생성자는 판별자를 속이기 위해 더 정교한 가짜데이터를 생성하게 되고, 판별자는 더 정확한 판별능력을 향상합니다. 이렇게 서로 경쟁하며 학습하는 과정을 통해 GAN은 매우 정교한 이미지를 생성할 수 있게 됩니다. 2.GAN사용사례 GAN기술은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 주요 사용사례는 다음과 같습니다(1) 이미지생성 및 향상:GA.. 2023. 4. 26. 이전 1 ··· 19 20 21 22 다음 반응형
