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Einführung in die Programmierung künstlicher Intelligenzen

Aus exmediawiki

Version vom 23. Oktober 2018, 09:19 Uhr von C.heck (Diskussion | Beiträge) (→‎Exkursion)
Grundlagenseminar Material/ Skulptur/ Code Grundstudium
Georg Trogemann, Christian Heck
Dienstag wöchentlich 11:00 –13:00
Erster Termin 23.10.2018
Filzengraben 8 - 10, 0.2 Experimentelle Informatik

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.

StudentInnen

Liste von StudentInnen

  • in den Studentenseiten (Seite des jew. Accounts) kann man z.b.
    • die im Seminar geschriebenen jupyter-notebooks ablegen
    • individuelle multimediale Dokumentation anlegen
    • etc.

Exkursion

"Erfindungen sind ... nicht vorhersehbar. Nur das Umfeld und die Bedingungen unter denen sie stattfinden ist beeinflußbar."

  • Wir fahren Mittags los nach Tübingen.
  • Abends hält Mari (Christoph Marischka) einen Vortrag für uns über seine derzeitigen Forschungsergebnisse zu diversen KI-Forschungsprojekten an der Schnittstelle zu militärischer Forschung, universitären Lehrstühlen und Start-Up Unternehmen.
  • Der Abend findet im IMI-Büro statt, ein atmosphärischer Ort am Tübinger Stadtrand.
  • Mari ist ein sehr interessanter Zeitgenosse mit einen kritischen Blick und pointierten Forschungsergebnissen, bzw. Artikeln die die gesellschaftlichen Konsequenzen durch den alltäglichen Gebrauch ziviler und mitlitärischer Techonolgien thematisieren, z.b. http://www.imi-online.de/2018/09/03/angriffsvorteil-durch-ki/
  • Gezielt wird Mari für uns auf seine Forschungsergebnisse zu »Cyber Valley« eingehen.
  • Anschließend werden wir zusammen mit den anderen Aktivisten vom IMI mit Bier & Snacks zusammensitzen und diskutieren über mögliche Kooperationen zwischen uns und unserem künstlerischen Handlungsspielraum und dem aktivistischen und ein bißchen vielleicht auch dikutieren über die Frage in wie weit wir uns und unsere Umwelt der KI-Umwelt denn heute schon anpassen müssen, damit sie denn irgendwann einmal für die Augen einiger und dem Leid anderer fehlerfrei zu funktionieren vermag...
  • Wir schlafen in einer Pension in Tübingen
  • Am nächsten Tag fahren wir nach Karlsruhe ins Zentrum für Kunst & Medientechnologie ZKM.
  • Gegen Nachmittag fahren wir wieder in Richtung Köln

mögliche Termine

zwischen dem 10.12.-22.12.

Seminartermine:

  • 11.12.
  • 18.12.

FG_Sitzung:

  • 13.12.

bei mir gehen nicht:

  • 14.12.
  • 19.12.

d.h. theoretisch könnten wir zwischen folgenden Daten fahren:

  • 15.12. Sa - 17.12. Mo
  • 20.12. Do - 22.12. Sa

bei Seminarterminen inbegriffen, folgende Daten:

  • 10.12. Mo - 12.12. Mi
  • 15.12. Sa - 18.12. Di
  • 20.12. Do - 22.12. Sa

alternativ der 8.12.-9.12., Sa-So

  • Hier würden wir Samstags gemeinsam zum alljährlich stattfindenden [IMI-Kongress] fahren.
  • Mari hält dort von 14:15-15:45 zusammen mit Martin Kirsch einen Vortrag über: »Rüstungsprojekte im IT-Bereich und bei der Polizei«
    • High-Tech-Rüstung und militarisierte Forschung (Christoph Marischka)
    • Rüstungsgüter für die Polizei (Martin Kirsch)
  • am nächsten Tag dann zur Ausstellung OpenCodesII ins ZKM und abends nach Hause.

KI Programmierung

KI Workaround »Jupyter Notebook«

Content jupyternotebook1.gif

Content jupyternotebook3b.gif

Content jupyternotebook7.gif

Workaround installieren

Interner Link: KI Workaround installieren

Install Jupyter & Tensorflow on Ubuntu

Python installieren: 

sudo apt-get install python-pip python-dev

Wissenschaftliche Pakete installieren: 

sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-h5py

sudo apt-get install graphviz

sudo apt-get install python-opencv

GPU-Unterstützung einrichten:

CUDA-Downloaden 

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64

oder 

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb

Tensorflow installieren

ohne GPU 

pip install tensorflow

mit GPU 

pip install tensorflow-gpu

Keras installieren 

pip install keras

alternativer keras install 

git clone https://github.com/fchollet/keras
cd keras
sudo python setup.py install

Install Jupyter & Tensorflow on Windows

Download & Install anaconda 

https://www.anaconda.com/download/#windows

Update Anaconda.

Open Anaconda Prompt and type 

conda update conda
conda update --all

python environment, with python 3.5, named as "tensorflow" 

conda create --name tensorflow python=3.5

environement aktivieren 

activate tensorflow

Bibliotheken installieren: 

conda install jupyter
conda install scipy
conda install pandas
conda install seaborn
conda install scikit-learn
conda install spyder
conda install matplotlib

evtl. PIP installieren 

conda install pip

TensorFlow installieren 

pip install tensorflow

Keras installieren 

conda install -c conda-forge keras

danach type: 

ipython

ipython prompt öffnet sich... > in diesem prompt type: 

import tensorflow as tf
import keras

im anaconda prompt type um ein jupyter notebook zu starten in dem sich tensorflow code ausführen lässt: 

activate tensorflow
jupyter notebook

Install Jupyter & Tensorflow on Mac

Download & Install anaconda 

https://www.anaconda.com/download/

Update Anaconda.

Open Terminal and type 

conda update conda
conda update --all

PIP installieren 

conda install pip

PIP upgraden 

pip install --upgrade pip

Tensorflow installieren 

pip install --upgrade tensorflow # for python 2.7
pip install --upgrade tensorflow # for python 3.*

Keras installieren# 

pip install Keras

im Terminal type, um ein jupyter notebook zu starten in dem sich tensorflow code ausführen lässt: 

jupyter notebook

HowTo's / Tutorials

Cheat-Sheets

Jupyter Notebook & IPython (OnePager) https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Jupyter_Notebook_Cheat_Sheet.pdf
Jupyter & IPython (detailled) http://get.treasuredata.com/rs/714-XIJ-402/images/TD_Jupyter%20Notebook%20Cheatsheet_V1%281%29%20%281%29.pdf
Jupyter Notebook (Shortcuts) https://ugoproto.github.io/ugo_py_doc/weidadeyue_jupyter-notebook.pdf
Conda https://ugoproto.github.io/ugo_py_doc/conda-cheatsheet.pdf
Python Beginner Cheat Sheet https://github.com/ehmatthes/pcc/releases/download/v1.0.0/beginners_python_cheat_sheet_pcc_all.pdf
Mediawiki Syntax interner Link: Cheet-Sheet

Code Snippets

...syntax highlight...

Art & Society

Künstler

Kunstwerke / Projekte

Ausstellungen

past

upcoming

Talks / Festivals / Workshops

AIR / Wettbewerbe

Anwendungen, Datasets etc.

News, Artikel etc.

Literatur

Links

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