Künstliche Intelligenzen

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WORK IN PROGRESS

=AI@exLabIII= Seminars

• Titel:	Einführung in die Programmierung künstlicher Intelligenzen
  Kursleiter:	Georg Trogemann, Christian Heck
  Seminarstyp:	Grundlagenseminar Material / Skulptur / Code
  Zeitraum:	WS 2018/19
  Veranstaltungsort:	Filzengraben 8 - 10, 0.2 Experimentelle Informatik
  Seminarsbeschreibung:	Googles „Deep Dream“ Algorithmus, der Fall „Cambridge Analytica, der tödliche „Uber“-Unfall eines selbstfahrenden Autos. Das sind nur drei Beispiele für Künstliche Intelligenz, über die in der Presse breit berichtet wurde. Die Diskussionen zur KI sind verbunden mit Begriffen wie „deep learning“, „neuronale Netze“ oder „technologische Singularität“. Kann man den Kern der dahinter stehenden Verfahren ohne Vorkenntnisse innerhalb eines Semesters überhaupt noch verstehen? Ja, man kann. Das Seminar wird sehr elementar in die subsymbolische KI der Neuronalen Netze und deren Programmierung einführen. Wir setzen dabei keine mathematischen Kenntnisse oder Programmiererfahrungen voraus. Ziel ist es, dass am Ende jede/ jeder Studierende ein Programm erstellt hat, das Bilder nach dem Prinzip des Deep Dream Algorithmus generiert. Vor allem geht es darum, kritikfähig zu werden und die Möglichkeiten, Grenzen und Gefahren dieser Technologie einschätzen zu lernen.Der für das Attribut „Seminarsbeschreibung“ des Datentyps Seite angegebene Wert „Googles „Deep Dream“ Algorithmus, der Fall „Cambridge</br>Analytica, der tödliche „Uber“-Unfall eines selbstfahrenden Autos.</br>Das sind nur drei Beispiele für Künstliche Intelligenz, über die in</br>der Presse breit berichtet wurde. Die Diskussionen zur KI sind</br>verbunden mit Begriffen wie „deep learning“, „neuronale Netze“</br>oder „technologische Singularität“. Kann man den Kern der</br>dahinter stehenden Verfahren ohne Vorkenntnisse innerhalb eines</br>Semesters überhaupt noch verstehen? Ja, man kann.</br>Das Seminar wird sehr elementar in die subsymbolische KI</br>der Neuronalen Netze und deren Programmierung einführen.</br>Wir setzen dabei keine mathematischen Kenntnisse oder</br>Programmiererfahrungen voraus. Ziel ist es, dass am Ende jede/</br>jeder Studierende ein Programm erstellt hat, das Bilder nach dem</br>Prinzip des Deep Dream Algorithmus generiert. Vor allem geht es</br>darum, kritikfähig zu werden und die Möglichkeiten, Grenzen und</br>Gefahren dieser Technologie einschätzen zu lernen.“ enthält ungültige Zeichen oder ist unvollständig. Er kann deshalb während einer Abfrage oder bei einer Annotation unerwartete Ergebnisse verursachen.

  
  

  
  

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  Reverse engineering hardware and software.

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  Reverse engineering hardware and software.

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Einführung in die Programmierung künstlicher Intelligenzen

Titel:	Einführung in die Programmierung künstlicher Intelligenzen
Kursleiter:	Georg Trogemann, Christian Heck
Seminarstyp:	Grundlagenseminar Material / Skulptur / Code
Zeitraum:	WS 2018/19
Veranstaltungsort:	Filzengraben 8 - 10, 0.2 Experimentelle Informatik
Seminarsbeschreibung:	Googles „Deep Dream“ Algorithmus, der Fall „Cambridge Analytica, der tödliche „Uber“-Unfall eines selbstfahrenden Autos. Das sind nur drei Beispiele für Künstliche Intelligenz, über die in der Presse breit berichtet wurde. Die Diskussionen zur KI sind verbunden mit Begriffen wie „deep learning“, „neuronale Netze“ oder „technologische Singularität“. Kann man den Kern der dahinter stehenden Verfahren ohne Vorkenntnisse innerhalb eines Semesters überhaupt noch verstehen? Ja, man kann. Das Seminar wird sehr elementar in die subsymbolische KI der Neuronalen Netze und deren Programmierung einführen. Wir setzen dabei keine mathematischen Kenntnisse oder Programmiererfahrungen voraus. Ziel ist es, dass am Ende jede/ jeder Studierende ein Programm erstellt hat, das Bilder nach dem Prinzip des Deep Dream Algorithmus generiert. Vor allem geht es darum, kritikfähig zu werden und die Möglichkeiten, Grenzen und Gefahren dieser Technologie einschätzen zu lernen.Der für das Attribut „Seminarsbeschreibung“ des Datentyps Seite angegebene Wert „Googles „Deep Dream“ Algorithmus, der Fall „Cambridge</br>Analytica, der tödliche „Uber“-Unfall eines selbstfahrenden Autos.</br>Das sind nur drei Beispiele für Künstliche Intelligenz, über die in</br>der Presse breit berichtet wurde. Die Diskussionen zur KI sind</br>verbunden mit Begriffen wie „deep learning“, „neuronale Netze“</br>oder „technologische Singularität“. Kann man den Kern der</br>dahinter stehenden Verfahren ohne Vorkenntnisse innerhalb eines</br>Semesters überhaupt noch verstehen? Ja, man kann.</br>Das Seminar wird sehr elementar in die subsymbolische KI</br>der Neuronalen Netze und deren Programmierung einführen.</br>Wir setzen dabei keine mathematischen Kenntnisse oder</br>Programmiererfahrungen voraus. Ziel ist es, dass am Ende jede/</br>jeder Studierende ein Programm erstellt hat, das Bilder nach dem</br>Prinzip des Deep Dream Algorithmus generiert. Vor allem geht es</br>darum, kritikfähig zu werden und die Möglichkeiten, Grenzen und</br>Gefahren dieser Technologie einschätzen zu lernen.“ enthält ungültige Zeichen oder ist unvollständig. Er kann deshalb während einer Abfrage oder bei einer Annotation unerwartete Ergebnisse verursachen.

CNN

GAN

TRANSFORMERS

Topics

AI & Warfare
Künstliche Intelligenzen werden als "Kriegstechnologie", -im allgemeinen Sinne verstanden als eine Technologie für den Einsatz zu konkreten Kampfhandlungen-, in erster Linie eingesetzt zur: Navigation z.B. KI-gesteuerter Drohnenschwärme, zur Zielerkennung- und identifikation, z.B. ARGUS-IS, zur Angriffsplanung- und ausführung z.B. (C4I, Command, Control, Computers, Communications and Information) und als Assistenzsysteme für Kampfpiloten, um aus großer Entfernung heraus Abschussentscheidungen zu treffen, oder auch um autonom zu navigieren.

Bei den Begrifflichkeiten des Dual Use, sowie des derzeit häufig verwendeten Begriffs der Sicherheitstechnologie betreten wir in unserer Zivilgesellschaft rechtliche und ethische Grenzzonen.

AI Hacking
Adversarial Attacks sind Modelle und Methoden mit denen z.B. Klassifikatoren für maschinelles Lernen gehackt werden können. Bekannte Beispiele aus der Forschung hierfür sind beispielsweise 3D-gedruckte Modelle einer Schildkröte, die als Gewehr klassifiziert wurden oder autonome Fahrzeuge, deren eingebettete Computer Vision Straßenschilder falsch einordneten. Auch Künstler wie z.B. Adam Harvey, Zach Blas & Jemina Wyman und Heather Dewey-Hagborg haben in ihren Projekten adversarial processes verwendet, um Gesichtserkennungssysteme zu untergraben und kritisch darauf zu reagieren.

XAI
Explainable Artificial Intelligence, verfolgt das ausgesprochene Ziel "Third-Wave-KI-Systeme" zu ermöglichen. Systeme, in denen Maschinen den Kontext und die Umgebung, in der sie arbeiten „verstehen“ lernen sollen, um im Laufe der Zeit Erklärungsmodelle (Explainable Models) aufzubauen, die es ihnen ermöglichen, reale Phänomene zu charakterisieren.

AI & Political Subversion
Anarchistic Decision Making ...

• KünstlerInnen, Ausstellungen, Festivals, Open Calls etc.
• KI / Kunst- Genres
• Künstliche Neuronale Netze (Coding Links)

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