GMU:Martin Schneider/Work in Progress/Creative Neural Networks: Difference between revisions

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Die Anfänge der Computer-Kunst glichen einer Abenteuer-Reise in die Welt der Informations- und Wahrnehmungsforschung. Nicht nur wissenschaftliche Fragestellungen wurden untersucht, auch philosophische und ästhetische Fragen wurden aufgeworfen.<br>
Mit den sogenannten Deep-Learning-, Rekurrenten und Convolutional ''Neural Networks'' hat sich in letzter Zeit einen Quantensprung in der Welt der autonomen lernfähigen Systeme ereignet: Künstlichen Neuronalen Netze können in einigen Bereichen menschliche Fähigkeiten der Mustererkennung teils weit übertreffen.<br>
Aber sie können auch schöpferisch agieren: Etwa in dem sie aus dem Erlernten neue Variationen generieren, Szenen mit Worten beschreiben, Texte mit Bildern illustrieren.<br>
Studierende der Medienkunst und Gestaltung sollen im Rahmen einens Workshops lernen, solche Neuronale Netzwerke selbst für ihre künstlerische Praxis zu nutzen.  


== Language ==
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== Requirements ==
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* Basic knowledge of programming in python
* Basic knowledge of programming in Python


== Application ==
== Application ==
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''to be done''
''to be done''


== Literature ==
=== Python ===
 
This is the list of recommended books.
{{GMU:Creative_Neural_Networks/Literature}}


=== Processing ===
This is a list of recommended books for the Python language:


This is a list of recommended books for the Python language.
{{PythonBooks}}
{{PythonBooks}}


=== Further Reading ===
[[Category:WS17]]
 
[[Category:WS16]]
[[Category:Werkmodul]]
[[Category:Werkmodul]]
[[Category:Fachmodul]]
[[Category:Fachmodul]]

Latest revision as of 03:44, 23 September 2016

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Creative Neural Networks

Werkmodul/Fachmodul
Lecturer: to be announced
Credits: 6 ECTS, 4 SWS
Date: to be announced
Venue: Marienstraße 7b, Room 204
First meeting: to be announced 


 Note:
 This course is currently in its planning stage.
 Please don't apply for it yet.


Beschreibung

Die Anfänge der Computer-Kunst glichen einer Abenteuer-Reise in die Welt der Informations- und Wahrnehmungsforschung. Nicht nur wissenschaftliche Fragestellungen wurden untersucht, auch philosophische und ästhetische Fragen wurden aufgeworfen.
Mit den sogenannten Deep-Learning-, Rekurrenten und Convolutional Neural Networks hat sich in letzter Zeit einen Quantensprung in der Welt der autonomen lernfähigen Systeme ereignet: Künstlichen Neuronalen Netze können in einigen Bereichen menschliche Fähigkeiten der Mustererkennung teils weit übertreffen.
Aber sie können auch schöpferisch agieren: Etwa in dem sie aus dem Erlernten neue Variationen generieren, Szenen mit Worten beschreiben, Texte mit Bildern illustrieren.
Studierende der Medienkunst und Gestaltung sollen im Rahmen einens Workshops lernen, solche Neuronale Netzwerke selbst für ihre künstlerische Praxis zu nutzen.

Language

The course will be in English, unless all participants are speaking German.

Eligible Participants

Undergraduates and graduates enrolled in the faculties of:

  • Media Art + Design
  • Media Architecture
  • Visual Communication
  • Product Design

Requirements

  • Basic knowledge of programming in Python

Application

You need to provide links to previous work to be elligible to this course.

To: Martin Schneider
Subject: Creative Neural Networks /// Application
Content:

  • References to previous code & programming related work
  • Links to work samples from one of the following domains
  1. Generative Design
  2. Evolutionary Design

Syllabus

to be announced

Evaluation

  • Presence and active participation
  • Work that using neural networks as an artistic and critical medium

Links

to be done

Python

This is a list of recommended books for the Python language:
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