{"id":1724,"date":"2022-07-24T05:00:22","date_gmt":"2022-07-24T05:00:22","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=1724"},"modified":"2022-10-19T16:20:32","modified_gmt":"2022-10-19T16:20:32","slug":"analisis-comparativo-de-algoritmos-para-la-generacion-de-deepfakes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=1724","title":{"rendered":"An\u00e1lisis comparativo de algoritmos para la generaci\u00f3n de deepfakes"},"content":{"rendered":"\n<p><a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Analisis-comparativo-de-algoritmos-para-la-generacion-de-deepfakes_MCyTI2022.pdf\">Descargar propuesta de investigaci\u00f3n completa (PDF)<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Profesores<\/strong>:\u00a0<a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?page_id=514&amp;singleproduct=929\">Dr.\u00a0Pedro Lara Vel\u00e1zquez<\/a>\u00a0y\u00a0<a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?page_id=514&amp;singleproduct=736\">Dr.\u00a0Sergio Gerardo de los Cobos Silva<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Resumen:<\/strong>&nbsp;Deepfake es una t\u00e9cnica de aprendizaje no supervisado, que combina diferentes tipos de redes neuronales para alterar una imagen o video, produciendo un resultado falso pero realista. En este proyecto se analizar\u00e1n y comparar\u00e1n al menos dos algoritmos basados en redes neuronales para la generaci\u00f3n de videos deepkafe.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Objetivo general:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Determinar cu\u00e1l es la mejor herramienta de acceso gratuito y c\u00f3digo abierto para la realizaci\u00f3n de deepfakes<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Objetivos espec\u00edficos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Estudiar los conceptos m\u00e1s importantes sobre redes neuronales b\u00e1sicas, especialmente redes neuronales generativas adversarias, redes neuronales convolucionales y autoencoders<\/li><li>Seleccionar el conjunto de herramientas, de c\u00f3digo abierto, para la generaci\u00f3n de deepfakes que ser\u00e1n empleadas en este proyecto<\/li><li>Modificar los c\u00f3digos de las herramientas seleccionadas para estandarizar algunas de sus caracter\u00edsticas, como el c\u00e1lculo de la funci\u00f3n de p\u00e9rdida<\/li><li>Establecer un dise\u00f1o de experimentos adecuado al proyecto, detallando las instancias a usar y los par\u00e1metros a medir<\/li><li>An\u00e1lisis y comparaci\u00f3n de los resultados obtenidos<\/li><li>Reportar los resultados obtenidos en la Id\u00f3nea Comunicaci\u00f3n de Resultados (ICR)<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descargar propuesta de investigaci\u00f3n completa (PDF) Profesores:\u00a0Dr.\u00a0Pedro Lara Vel\u00e1zquez\u00a0y\u00a0Dr.\u00a0Sergio Gerardo de los Cobos Silva Resumen:&nbsp;Deepfake es una t\u00e9cnica de aprendizaje no supervisado, que combina diferentes tipos de redes neuronales para alterar una imagen o video, produciendo un resultado falso pero realista. 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