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