Identificação, classificação e análise de desempenho das imagem reais e geradas por IA através de 3 redes neurais convolucionais

Abstract

Este artigo trata da identificação, classificação e avaliação de desempenho de imagens reais e geradas por Inteligência Artificial, com ênfase na integridade e autenticidade. Redes neurais convolucionais foram utilizadas para treinar modelos visando alta precisão na análise dos dados do dataset. As imagens foram tratadas, selecionadas e obtidas da plataforma Kaggle. Diversas bibliotecas do Python foram empregadas no treinamento, sendo fundamentais para alcançar os resultados esperados. A aplicação dessas tecnologias melhorou significativamente a precisão na distinção entre imagens autênticas e geradas por IA, garantindo uma análise mais confiável e robusta.