{"id":2772,"date":"2020-09-03T17:57:11","date_gmt":"2020-09-03T17:57:11","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/?p=2772"},"modified":"2023-03-08T14:04:17","modified_gmt":"2023-03-08T14:04:17","slug":"a-i-autumn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.hslu.ch\/werkstatt\/a-i-autumn\/","title":{"rendered":"A.I. Autumn"},"content":{"rendered":"

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Wir konnten Guillaume Massol<\/strong>, Nicolas Malev\u00e9<\/strong> und Gene Kogan<\/strong> f\u00fcr jeweils zwei- bis dreit\u00e4gige Inputs gewinnen. In ihren Workshops besch\u00e4ftigen wir uns mit diesen Technologien versuchen zu verstehen wie sie von K\u00fcnstler*innen oder Designer*innen genutzt werden k\u00f6nnen. Beide Workshops sind als allgemeine Einf\u00fchrungen gedacht, stehen allen Studierenden offen und finden anfangs September statt. Es sind keine besonderen Kenntnisse erforderlich \u2013 dennoch kann ein grundlegendes Verst\u00e4ndnis der Programmierung (Javascript) sehr hilfreich sein. Es ist also eine grossartige Chance, dein Wissen in diesem Feld zu vertiefen und selber mit einem praktischen Projekt zu starten.
\nNach dem Besuch von beiden Workshops kannst du bei Guillaume an der vertiefenden Abendklasse teilnehmen.<\/p>\n

Speeding through millions of images, how algorithms learn vision.<\/h4>\n

Nicolas Malev\u00e9\u00a0<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

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1.+ 2. September 2020<\/p>\n

In diesem Workshop werden wir grosse Fotosammlungen untersuchen. Dabei fokussieren wir uns darauf, wie solche Fotosammlungen den Maschinen das Sehen beibringen, wie sie zusammengestellt werden,\u00a0woher sie kommen und wie sie zu Forschungsobjekten oder Material f\u00fcr eine maschinelle Verarbeitung\u00a0werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Wir werden mit selbsversuchen untersuchen, was es bedeutet, so riesige Mengen an Bildern zu betrachten und mit hoher Geschwindigkeit zu sehen.
\nIn diesem Workshop lernen wir spielerisch die Bedeutung von Bildern kennen und welche besondere\u00a0Rolle\u00a0Fotografien in diesem Prozess spielen, um den Computern das Sehen beizubringen. Wir werden erfahren, welche Art von Sehen und welche Geschwindigkeit des Sehens ein\u00a0Algorithmus eines bestimmten Modells erm\u00f6glicht.\u00a0Auf dieser Basis\u00a0wird es uns m\u00f6glich sein, neue Fragen \u00fcber\u00a0die Entwicklung dieser Technologie\u00a0zu stellen\u00a0. Eventuell. sogar wie sie zu einer Schl\u00fcsselkomponente unserer visuellen Praktiken als K\u00fcnstler*innen, und B\u00fcrger*innen werden kann.<\/p>\n

Introduction into Machine Learning, Machine Vision and Artificial Intelligence.<\/h4>\n

Guillaume Massol \u00a0<\/strong>
\n7.+ 8. September 2020<\/p>\n

In Guiillaumes Workshop werden wir erfahren, wie Machine Learning praktisch funktioniert. Nach einer kurzen Einf\u00fchrung werdet ihr selber die M\u00f6glichkeit haben, mit unterschiedlichen Modellen erste Versuche zu unternehmen und so den Zweck sowie die Vor- und Nachteile ausloten k\u00f6nnen.
\nDie Teilnehmer*innen werden die M\u00f6glichkeit haben, mit einem Toolkit f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz zu arbeiten und ihre eigenen Experimente zum maschinellen Lernen zu erstellen.<\/p>\n

Danach ist eine Vertiefung deiner gewonnen Kenntnisse m\u00f6glich: Falls du nach den Einf\u00fchrungsworkshops im September noch immer Lust hast, deine Kenntnisse in diesem Bereich zu vertiefen, ist es anschliessend m\u00f6glich an Guillaumes Abendkursen teilzunehmen. Vielleicht ist dies der Zeitpunkt dein eigenes Projekt zu starten? Guillaume Massol`s Kurse finden im Herbstsemester jeweils am Dienstagabend im Rahmen vom Studiengang Digital Ideation statt und erlauben dir einen vertieften Blick in diese Technologien und Ihre Anwendungsbereiche. Als zus\u00e4tzlicher Gast wird Gene Kogan an drei Abenden in Guillaumes Kurs zu Gast sein und einen weiteren Workshop organisieren.<\/p>\n

MachineLearning for Artists and Designers<\/h4>\n

Gene Kogan<\/strong>
\n22. \/\u00a029. \/\u00a06.\u00a0 September 2020<\/p>\n

In diesem Workshop erhaltet ihr einen \u00dcberblick \u00fcber zus\u00e4tzliche Techniken zur Verarbeitung von Multimediadaten im Hinblick auf die Schaffung von KI-gest\u00fctzter generativer Kunst und interaktiver Installationen. Aktuelle technische F\u00e4higkeiten und praktische Ressourcen f\u00fcr die Implementierung werden durch die Verteilung einer Sammlung fertiger Software-Tools erleichtert. Ihr lernt, wie neuronale Netze in interaktive Webanwendungen eingef\u00fcgt werden k\u00f6nnen und wie das Trainieren eigener generativer Modelle funktioniert. Der Kurs erg\u00e4nzt die praktische Ausbildung durch theoretische und kritische Informationen \u00fcber das gesamte Gebiet.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

Passende Tools<\/h2>\n

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Passende Recipies<\/h2>\n

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