Deteção de imagens falsas utilizando algoritmos de aprendizagem automática - Mounirou, Ahmed Gazali
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Vários algoritmos de aprendizagem automática foram utilizados nesta tese para ultrapassar um problema de falsificação de imagens e alguns conjuntos de dados adequados desempenharam um papel vital para obter bons resultados. No primeiro capítulo desta tese, seráapresentada uma breve panorâmica das revisões da literatura , a estrutura da tese, as questões de investigação e os objectivos . O principal objetivo da elaboração desta tese é examinar uma série de algoritmos de aprendizagem automática e avaliar o seu desempenho em conjuntos de dados adequados que servem o objetivo principal da tese.…mehr

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Produktbeschreibung
Vários algoritmos de aprendizagem automática foram utilizados nesta tese para ultrapassar um problema de falsificação de imagens e alguns conjuntos de dados adequados desempenharam um papel vital para obter bons resultados. No primeiro capítulo desta tese, seráapresentada uma breve panorâmica das revisões da literatura , a estrutura da tese, as questões de investigação e os objectivos . O principal objetivo da elaboração desta tese é examinar uma série de algoritmos de aprendizagem automática e avaliar o seu desempenho em conjuntos de dados adequados que servem o objetivo principal da tese. Paraexaminar estes conjuntos de dados e cumprir o objetivo, teremos de utilizar uma das linguagens de programação, como o Python, que é muito adequada para o objetivo da tese, uma vez que dispõe de várias bibliotecas que facilitam a sua implementação e análise.
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Autorenporträt
Ahmed Gazali MounirouLicenciei-me no Sultanato de Omã com um bacharelato em Segurança da Informação, onde estudei durante o período de 2015-2020.Também me formei na Bake Engineering University com um mestrado em Segurança da Informação e Engenharia de Sistemas, onde estudei durante o período de 2021-2023.