A GAN két neurális hálózatból álló rendszer, ahol az egyik új adatokat generál, a másik pedig megpróbálja eldönteni, hogy az adat valós vagy mesterséges.
Az első „generátor” hálózat új mintákat hoz létre (pl. képeket), a második „diszkriminátor” pedig értékeli azokat. Idővel a generátor egyre hihetőbb adatokat készít, amelyek alig különböznek a valóditól.
Forradalmasította a tartalomgenerálást, de etikai kérdéseket is felvet (pl. deepfake videók).
Kép- és videó generálás, hamis profilképek létrehozása, művészeti alkotások készítése AI-val.
A generatív AI olyan technológiák összessége, amelyek új tartalmat hoznak létre (szöveg, kép, hang, videó).
A gradiens ereszkedés egy optimalizálási módszer, amely lépésenként javítja a modell paramétereit a hibák csökkentése érdekében.
A hyperparaméterek olyan beállítások, amelyeket a modelltanítás előtt adunk meg, és amelyek befolyásolják a tanulási folyamatot.
Generatív AI segítségével történő új, mesterséges képek létrehozása.
A CNN egy speciális neurális hálózat, amely különösen alkalmas képek és vizuális mintázatok feldolgozására.
A mélytanulás a gépi tanulás egyik speciális ága, amely többrétegű neurális hálózatokat használ bonyolult problémák megoldására.
Az emberi agy működését utánzó számítási modell, amely rétegekből és neuronokból áll.
A veszteségfüggvény egy matematikai kifejezés, amely megmutatja, mennyire rosszul teljesít a modell az előrejelzés során.
