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Revision as of 08:22, 24 April 2019
Projektmodul
Professor: Ursula Damm
Credits: 18 ECTS, 16 SWS
Date: Tuesdays, 09:15 - 12:30 h
Place: Marienstraße 7b, Raum 204
First Meeting: 9th of April 2019
Class language: English
Class Description
The module gives an introduction into the production of artistic projects. The plenary sessions are offering a culture of discussion and an organizational framework. Students are expected to develop in a self motivated and self-organized manner their ideas and proposals and are expected to implement and realise them until the end of the semester. This semester we will have a special focus on machine learning, but other topics are not excluded. The prior or simultaneous attendance of Fachmodules of GMU as well as a lecture on Media Art History on Monday, 5.30 pm is obligatory. For interested students a separate module on the basics of machine learning and a retreat with students from other Art Schools will be organized.
Kursbeschreibung
Das Modul führt ein in die Produktion von künstlerischen und gestalterischen Projekten. Das Plenum bietet eine Gesprächskultur und einen organisatorischen Rahmen an, in dem die Schritte bis zur professionellen Projektmanagement erlernt werden. Studierende entwickeln eine selbstmotivierte und selbstorganisierte Projektidee und setzen diese bis zum Ende des Moduls um. Die Schritte werden analysiert, kontextualisiert und begleitet. In diesem Semester wird es einen Fokus auf Machine Learning geben, der aber andere Themen nicht ausschliesst. Für die technologischen Voraussetzungen ist eine vorherige bzw. gleichzeitige Belegung von Fachkursen obligatorisch! Projektvorhaben im Biolab oder der Performance Plattform haben Vorrang. Erwartet wird selbstständiges Arbeiten und Diskursbereitschaft. Bestandteil des Moduls sind Vorträge Montag abends um 17:30 zur Geschichte der Medienkunst. Für machine learning wird es einen Praxisworkshop sowie einen Retreat mit Studierenden anderer Hochschulen geben.
Participants
MfA MKG, MAD, Media Architecture, FK, VK, Kunsterziehung
Prerequisites
Teilnahme an Fachmodulen der Professur, Teilnahme an der Vorlesung Di abends
Evaluation
Regelmäßige Anwesenheit und Mitarbeit, maximal drei Abwesenheiten