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Der Kurs gibt einen Einblick in die Funktionsweise von Machine Learning Systemen und soll den theoretischen und praktischen Umgang mit dieser Technologie vermitteln. Neben der Befähigung zur künstlerischen und kritischen Reflexion, steht die Kommunikationskompetenz mit den Fachbereichen der Informatik im Vordergrund. | '''Der Kurs gibt einen Einblick in die Funktionsweise von Machine Learning Systemen und soll den theoretischen und praktischen Umgang mit dieser Technologie vermitteln. Neben der Befähigung zur künstlerischen und kritischen Reflexion, steht die Kommunikationskompetenz mit den Fachbereichen der Informatik im Vordergrund.''' | ||
Theoretische Grundlagen: | Theoretische Grundlagen: | ||
Theoretische Einführung in die Geschichte der AI (Kybernetik bis Machine Leraning) | *Theoretische Einführung in die Geschichte der AI (Kybernetik bis Machine Leraning) | ||
Begriffsdefinitionen (Was ist „Künstliche Intelligenz“ etc.) | *Begriffsdefinitionen (Was ist „Künstliche Intelligenz“ etc.) | ||
Definitionen der Verschiedenen Arten von Machine Learning | *Definitionen der Verschiedenen Arten von Machine Learning | ||
Kurze Erläuterung der mathematischen Grundlagen | *Kurze Erläuterung der mathematischen Grundlagen | ||
Exkurs über Datensätze und Training | *Exkurs über Datensätze und Training | ||
Konkrete Anwendung: | Konkrete Anwendung: | ||
Installation von Tensorflow, GPU enable (CUDA etc.), Einführung in Tensorboard | *Installation von Tensorflow, GPU enable (CUDA etc.), Einführung in Tensorboard | ||
Classification und Object | *Classification und Object Detecton | ||
Praktische Anwendungen für Künstler, Einführung in Skripte (Style-Transfer, Pix2Pix) | *Praktische Anwendungen für Künstler, Einführung in Skripte (Style-Transfer, Pix2Pix) | ||
The lecture gives an introduction to machine learning and teaches the theoretical and practical use of this technology. In addition to the aptitude for artistic and critical reflection, the communication competence with computer scientists is of main interest. | '''The lecture gives an introduction to machine learning and teaches the theoretical and practical use of this technology. In addition to the aptitude for artistic and critical reflection, the communication competence with computer scientists is of main interest.''' | ||
Theoretical basics: | Theoretical basics: | ||
Theoretical Introduction to the History of AI (Cybernetics to Machine Leraning) | *Theoretical Introduction to the History of AI (Cybernetics to Machine Leraning) | ||
Definitions (What is "Artificial Intelligence" etc.) | *Definitions (What is "Artificial Intelligence" etc.) | ||
Definitions of Different Types of Machine Learning | *Definitions of Different Types of Machine Learning | ||
Short explanation of the mathematical basics | *Short explanation of the mathematical basics | ||
Excursus on datasets and training | *Excursus on datasets and training | ||
Application: | Application: | ||
Revision as of 20:38, 13 February 2019
Der Kurs gibt einen Einblick in die Funktionsweise von Machine Learning Systemen und soll den theoretischen und praktischen Umgang mit dieser Technologie vermitteln. Neben der Befähigung zur künstlerischen und kritischen Reflexion, steht die Kommunikationskompetenz mit den Fachbereichen der Informatik im Vordergrund.
Theoretische Grundlagen:
- Theoretische Einführung in die Geschichte der AI (Kybernetik bis Machine Leraning)
- Begriffsdefinitionen (Was ist „Künstliche Intelligenz“ etc.)
- Definitionen der Verschiedenen Arten von Machine Learning
- Kurze Erläuterung der mathematischen Grundlagen
- Exkurs über Datensätze und Training
Konkrete Anwendung:
- Installation von Tensorflow, GPU enable (CUDA etc.), Einführung in Tensorboard
- Classification und Object Detecton
- Praktische Anwendungen für Künstler, Einführung in Skripte (Style-Transfer, Pix2Pix)
The lecture gives an introduction to machine learning and teaches the theoretical and practical use of this technology. In addition to the aptitude for artistic and critical reflection, the communication competence with computer scientists is of main interest.
Theoretical basics:
- Theoretical Introduction to the History of AI (Cybernetics to Machine Leraning)
- Definitions (What is "Artificial Intelligence" etc.)
- Definitions of Different Types of Machine Learning
- Short explanation of the mathematical basics
- Excursus on datasets and training
Application: Installation of Tensorflow, GPU enable (CUDA etc.), introduction to Tensorboard Classification and Object Detection Practical applications for artists, introduction to scripts (style transfer, Pix2Pix)
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Dr.phil.Alexander König http://www.media-art-theory.com