Im Netz der Sinne

machine learning steht für eine Form der Computeranwendung, bei der die automatisierte Lösung von Aufgaben nicht so sehr mit Hilfe von Programmiersprachen und klar vorgegeben Anweisungen vorbereitet wird, sondern Systeme an Hand von Beispielen bzw. gegebenem Datenmaterial lernen, Situationen selbst zu deuten. Es handelt sich dabei also um einen speziellen Teilbereich im größeren Forschungsfeld der

Nachdem wir uns 2017 mit Archiven und 2016 mit den Menschenrechten auseinandergesetzt haben, richteten wir im 2018 den Blick ins Innere der uns umgebenden Maschinen, und beschäftigten uns mit den Möglichkeiten Maschinellen Lernens.

Maschinelles Lernen (machine learning) steht für eine Form der Computeranwendung, bei der die automatisierte Lösung von Aufgaben nicht so sehr mit Hilfe von Programmiersprachen und klar vorgegeben Anweisungen vorbereitet wird, sondern Systeme an Hand von Beispielen bzw. gegebenem Datenmaterial lernen, Situationen selbst zu deuten. Es handelt sich dabei also um einen speziellen Teilbereich im größeren Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz.

Bereits Ende 2017 begannen wir damit, potentiell interessierte Künstler_innen aus unserem Umfeld und darüberhinaus zur Mitarbeit am Arbeitsschwerpunkt einzuladen. Die so entstandene Projektgruppe traf sich im Jänner 2018 zum ersten Mal, und bestand aus folgenden Personen: Adrian Spataru, Christian Gölles, Dietmar Jakely, Dorian Santner, Jogi Hofmüller, Margarethe Maierhofer-Lischka, Martin Schitter, Merna El-Mohasel, Reni Hofmüller und Seppo Gründler.

Die Projektgruppe traf sich fortan mit wenige Ausnahmen einmal in der Woche, und begann, sich dem komplexen Thema Schritt für Schritt zu nähern.

Gemeinsam öffentlich lernen - Workshoptage 24. bis 26. Mai 2018

Drei Tage lang intensivieren wir die Auseinandersetzung mit den verschiedenen Aspekten des machine learnings.

Die Workshops richten sich an kreativ schaffende Kolleg_innen, die sich mit diesen aktuellen Enwicklungen in der Computertechnik auseinandersetzen wollen, aber auch an Techniker_innen und Programmierer_innen, denen Fragen der gesellschaftspolitischen Verantwortung und eine umfassende Reflexion der zur Anwendung kommenden Mittel ein Anliegen sind.

Um die Einstiegshürden nieder zu halten und allen Interessierten die Annäherung zu erleichtern, wird einführenden Vorträgen und der Vermittlung von Orientierungswissen sehr viel Platz eingeräumt.

Wir wollen uns gemeinsam auf die Herausforderungen unseres Jahresschwerpunkts vorbereiten und den Boden für sachkundige inhaltliche Auseinandersetzungen und verantwortungsvolle Entscheidungsfindungsprozesse aufbereiten.

Ort :: Kultur in Graz, 8020 Graz, Lagergasse 98a, 2. Stock

Donnerstag, 24. Mai 2018

basics :: Einführung in die Thematik und die Fragen der Kunst

+ 10-13 :: Session :: Grundlagen Neuronaler Netzwerke :: mit Adrian Spataru

+ 13-15 :: Mittagspause

+ 15-18 :: Session :: Die maschinelle Objektivierung des Subjektiven und das Lernen von Vorurteilen :: mit Arthur Flexer

19-21 :: Extrazimmer :: machine learning art :: der Einsatz von deep learning Techniken in der Produktion zeitgenössischer Kunst. Mit Beiträgen von Adam Harvey, …

Freitag, 25. Mai 2018

hands on :: Fragen der Praxis. Handwerk und Umsetzungsbeispiele

+ 10-13 :: Session :: Einführung in Python3 :: mit Dorian Santner

+ 13-15 :: Mittagspause

+ 15-18 :: Session :: Umsetzung :: Referieren und gemeinsames Besprechen von praktischen Lösungsansätzen, künstlerischen Beispielen und Vorbildern :: mit den Mitgliedern der Projektgruppe und Gästen

19-21 :: Extrazimmer :: Maschinen verstehen :: Beiträge von Thomas Grill, Rebecca Fiebrink, Dorian Santner, …

Samstag, 26. Mai 2018

misc :: Reflexion und Verantwortung

11-13 :: Brunch :: meditation about data :: about our data obsessed culture. with Luis Rodil-Fernández, Arno Heimgartner

Luis Rodil Fernandez und Arno Heimgartner

Teilnehmer_innen

  • Rebecca Fiebrink :: Senior Lecturer in Computing at Goldsmiths, University of London
  • Arthur Flexer :: Senior Researcher and Project Manager at the Intelligent Music Processing and Machine Learning Group at the Austrian Research Institute for Artificial Intelligence, Vienna
  • Thomas Grill :: Komponist und Performer mit Fokus auf Klangkunst, elektro-instrumentaler Improvisation and Kompositionen für Lautsprecher. Wissenschaftliche Forschung über Klang und dessen Wahrnehmung. Forscht und lehrt an der Universität für Musik und darstellende Kunst in Wien
  • Arno Heimgartner :: Department of Educational Sciences, University of Graz; Work Area: Social Pedagogy, Social Science, Empirical Research, Participative Research
  • Luis Rodíl-Fernandez :: artist, teacher and hacker with a mixed background in computer science, art and design
  • Dorian Santner :: Mitgründer der Python und Go Usergroup Graz. Derzeit Providens Analytics GmbH
  • Adrian Spataru :: Organisator von Machine Learning Graz und Data Scientist bei Know-Center GmbH

Projektgruppe

  • Adrian Spataru
  • Christian Gölles
  • Dietmar Jakely
  • Dorian Santner
  • Jogi Hofmüller
  • Margarethe Maierhofer-Lischka
  • Martin Schitter
  • Merna El-Mohasel
  • Reni Hofmüller
  • Seppo Gründler