Ein „Generative Adversarial Network (GAN)“ ist eine Methode beim Aufbau von KI-basierten Systemen. Ein GAN besteht aus zwei Komponenten, dem „Generator“ und dem „Discriminator“. Der „Generator“ versucht etwa, Bilder im Malstil von Picasso zu produzieren. Der „Discriminator“ bewertet diese Ergebnisse und verwirft diese – oder akzeptiert diese. Hier wird also eine Feedbackschleife zwischen zwei Instanzen implementiert, die den „Generator“ trainieren.

Vor einiger Zeit ging der Fortschritt bei der Erzeugung von Fake-Menschenporträts durch die Medien, also: Computer-generierten Porträts, die verblüffend echt aussehen. Diese Menschen existieren jedoch nicht, vergleiche: ThisPersonDoesNotExist.com. Hier wurde eben diese Methode der „Generative Adversarial Networks“ eingesetzt.

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Sebastian Zang hat eine herausragende Karriere in der IT-Branche aufgebaut und eine Vielzahl von Softwareprojekten mit einem klaren Fokus auf Automatisierung und Unternehmensentwicklung geleitet. In seiner aktuellen Rolle als Vice President Partners & Alliances bei der Beta Systems Software AG nutzt er seine umfassende Expertise, um technologische Innovationen auf globaler Ebene voranzutreiben. Als Absolvent der Universität Passau bringt Sebastian wertvolle internationale Erfahrung mit, die er in verschiedenen Märkten und Branchen gesammelt hat. Neben seiner technischen Kompetenz ist er als Vordenker in Bereichen wie Automatisierung, Künstliche Intelligenz und Unternehmensstrategie anerkannt.