Какво е " DEEPFAKES " на Български - превод на Български

• deepfakes
• дийпфейк
• фалшивите новини
• дълбоки фалшификации

Примери за използване на Deepfakes на Английски и техните преводи на Български

Here's how deepfakes work.
Ето как работи Deeper.

How can you protect your business from Deepfakes?
Как да защитим бизнеса си от„дийпфейк“?

Deepfakes aren't dangerous because they will change the world.
Марксизмът е опасен, защото може да промени света.

At the end of the day, the hype around deepfakes may be the greatest protection we have.
В края на краищата- еуфорията около deepfakes може да се окаже най-добрата защита, с която разполагаме.

Deepfakes what are they and how long has that phenomenon been around?
Deepfakes какви са те и колко дълго е този феномен?

Ordinary users can download FakeApp and get started creating their own deepfakes right away.
Обикновените потребители могат да свалят FakeApp и да започнат да създават свои собствени фалшиви видео клипове на момента.

Deepfakes are made through GAN(Generative Adversarial Networks) software techniques.
Deepfakes са направени чрез GAN(генеративни състезателни мрежи) софтуерни техники.

FAKE videos created by artificial intelligence, known as deepfakes, are becoming incredibly convincing.
Фейк или фалшивите видеоклипове, създадени от изкуствен интелект, известни като„дийпфейк”, стават невероятно убедителни.

One obvious use of deepfakes would be to falsely implicate people in scandals.
Едно очевидно използване на„дълбоки фалшификации“ би било да се заблуждават хората за скандали.

Jort Kelder and Alexander Klöpping were therefore allowed in the Kelder& Klöpping TV program show what deepfakes are.
Затова Jort Kelder и Alexander Klöpping бяха допуснати в телевизионната програма Kelder& Klöpping шоу какво са дълбоките фънки.

I do think that saying'deepfakes' are different from misinformation is a reasonable perspective.
Мисля, че казвайки, че„глупостите” са различни от дезинформацията, това е разумна перспектива”.

Deepfakes are fake videos or audio recordings that look and sound just like the real thing.
Така наречените deepfakes представляват фалшиви аудио или видео записи, които изглеждат и звучат като истински.

In 2018 we saw concerns raised over so-called'DeepFakes', in which neural networks were used to swap out the faces of actors in films with someone else.
През 2018 година видяхме опасения, породени от така наречените„DeepFakes“, в които невронните мрежи бяха използвани за размяна на лицата на актьорите във филми с някой друг.

Deepfakes' are fake video or audio recordings that are made to look and sound just like the real thing.
Така наречените deepfakes представляват фалшиви аудио или видео записи, които изглеждат и звучат като истински.

Recycle-GAN can obviously be used to create so-called Deepfakes, allowing for nefarious folks to simulate someone saying or doing something they never did.
Recycle-GAN очевидно може да се използва за създаване на така наречените“Deepfakes”,- когато нечестиви хора решат да симулират някой, който казва или прави нещо, което никога не е правил.

Deepfakes could be used to make a politician seem ridiculous or reprehensible- or to issue an order to surrender.
Фалшивите новини може да се използват, за да накара политик да изглежда смешен или осъдителен- или да издаде заповед за капитулация.

Created by artificial intelligence or machine learning, deepfakes combine or replace content to create images that can be almost impossible to tell are not authentic.
Създадени чрез изкуствен интелект или други инструменти, deepfakes обединяват или заменят съдържание с цел създаване на кадри, които е почти невъзможно да се каже, че са фалшиви.

Deepfakes” are manipulated videos that make people say or do things they did not say or do.
Манипулираните видеоклипове, т. нар.„дълбинни фалшификати“, имат за цел да ни накарат да мислим, че хората са казали или направили неща, които те не са казали и не са направили.

This extends beyond the written word and into the world of video as well, as DeepFakes could prove too difficult for machine learning to accurately flag and pinpoint.
Това се простира извън писменото слово и в света на видеото, тъй като DeepFakes може да се окаже прекалено трудно за машинно обучение, за да бъде точно обозначено и точно определено.

Deepfakes exploit this human tendency using generative adversarial networks(GANs), in which two machine learning(ML) models duke it out.
Deepfakes също използват това чрез генеративна състезателна мрежа(GAN- Generative Adversarial Network), в която два модела за машинно обучение се противопоставят.

The idea is that the same techniques used to generate realistic deepfakes and deftly play Go might be able to decipher the complex rules of drug design and generate molecules from scratch.
Идеята е, че същите технологии, които се използват за създаването на реалистични„deepfake” образи и за ловка игра на Го, могат да се използват, за да се дешифрират сложните правила на химията и да генерира изцяло нови молекули.

Deepfakes are built from generative adversarial networks(GANs), in which two machine learning models work together to create the perfect masterpiece.
Deepfakes също използват това чрез генеративна състезателна мрежа(GAN- Generative Adversarial Network), в която два модела за машинно обучение се противопоставят.

Attempts to gain a better understanding of the threat environment should also cover emerging trends, such as“deepfakes”(fake videos made with the help of artificial intelligence and deep machine learning), as well as the tools needed to detect them.
Опитите за по-добро разбиране на контекста на заплахите следва да обхващат и нововъзникващите тенденции като„дълбинните фалшификати“(фалшиви видеоматериали, направени с помощта на изкуствен интелект и дълбочинно машинно самообучение), както и необходимите инструменти за тяхното откриване.

The mere existence of deepfakes undermines confidence and trust, just as the possibility that an election was hacked brings the validity of the result into question.
Самото съществуване на дълбоки фалшификации подкопава доверието в обществото, точно както възможността изборите да бъдат хакнати поставя под въпрос валидността на вота.

But deepfakes will also be extensively used for darker purposes as well, e.g. to insert survivors' images into revisionist propaganda without their consent or even knowledge.
Но deepfakes технологиите могат да бъдат използвани и за по-тъмни цели- образите на оцелелите, например, могат да бъдат„вмъкнати” без съгласието им, а дори и без знанието им, в посланията на една ревизионистка пропаганда.

Worse, the means to create deepfakes are likely to proliferate quickly, producing an ever-widening circle of actors capable of deploying them for political purposes.
По-лошото е, че средствата за създаване на дълбоки фалшификати вероятно ще се размножават бързо, създавайки постоянно разширяващ се кръг от участници, които могат да ги използват за политически и военно- политически цели.

Deepfakes(videos that convincingly add the face of one person to the body of another) use deep learning, simulated neural networks and big datasets to create convincing fake videos.
Deepfakes(или видеоклипове, които убедително добавят лицето на един човек към тялото на друг) използват задълбочено обучение, симулирани невронни мрежи и големи масиви от данни, за да създадат убедителни фалшиви видеоклипове.

One new danger hurtling towards us is“deepfakes”- audio and video material created by software which depicts real-life people saying and doing things that they have never done or said.
Една нова опасност, която сериозно ни заплашва, са„фалшивите новини“- аудио и видео материали, създадени от софтуер, изобразяващи реални хора, които казват и правят неща, които никога не са правили или казвали.

Thanks to the rise of“deepfakes”- highly realistic and difficult to detect digital manipulations of audio or video- it is becoming easier than ever to portray someone saying or doing something he or she never said or did.
Благодарение на появата на„дълбоки фалшификати“- изключително реалистични и трудно откриваеми цифрови манипулации на аудио или видео- става по-лесно от всякога да се изобрази някой, който казва или прави нещо, което той или тя никога не е казал или е направил.

One new danger hurtling towards us is“deepfakes”- audio and video material created by software which depicts real-life people saying and doing things that they have never done or said.
Една нова опасност, устремила се към нас е така нареченият„дълбок фейк“- аудио и видео материали, създадени от софтуер, който изобразява хора от реалния живот, които казват и правят неща, които никога не са изрекли или извършили.