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Kunst & KI: Unterschied zwischen den Versionen

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Version vom 8. Mai 2019, 23:36 Uhr

Georg Trogemann


Seminar und Workshop

Fachseminar Hauptstudium und weiterqualifizierendes Studium


Donnerstag wöchentlich 11:00 – 13:00

Erster Termin 04.04.2019

Filzengraben 8 - 10, 0.2 Experimentelle Informatik


Das Angebot richtet sich insbesondere an Studierende, die im Wintersemester die "Einführung in die Programmierung künstlicher Intelligenzen" besucht und damit bereits Grundkenntnisse mit Deep Learning Verfahren erworben haben. In diesem Semester werden wir darauf aufbauend einen einwöchigen Programmier- Workshop zum Thema KI zusammen mit der Bauhaus Universität Weimar (Prof. Ursula Damm) und der KISD Köln (Prof. Lasse Scherffig) durchführen. Die Donnerstagstermine im Vorfeld des Workshops dienen der inhaltlichen Vorbereitung. Der Workshop findet voraussichtlich vom 10.-16. Juni statt. Ort und definitiver Zeitpunkt werden rechtzeitig bekannt gegeben bzw. im Vorfeld mit den Teilnehmern abgestimmt. Erster Donnerstagstermin ist der 4. April um 11:00 Uhr.

Termine

inhaltliche Vorbereitung

  1. Termin Donnerstag, 4. April, 11.00 Uhr
  2. Termin Mittwoch 17. April, 10.00 Uhr und/oder Donnerstag 18. April, 11 Uhr (und heißt: bei Bedarf auch beide)
  3. Termin Donnerstag 2. Mai und/oder Freitag 3. Mai
  4. Termin Donnerstag 16. Mai und/oder Freitag 17. Mai
  5. Termin Montag 27. Mai und/oder Dienstag 28. Mai
  6. Termin Donnerstag, 6. Juni, 11.00 Uhr

Workshop in Ramberg

Montag, 10. Juni - Montag, 17. Juni

Freizeit- u. Begegnungsstätte Neuscharfeneck.

https://www.google.de/maps/place/Freizeit-+u.+Begegnungsst%C3%A4tte+Neuscharfeneck/@49.25628,8.01072,15z/data=!4m5!3m4!1s0x0:0x9897c99fa3b87dee!8m2!3d49.25628!4d8.01072

Rundgang

Danach wäre es möglich, die Ergebnisse während des Rundgangs (10. - 14. Juli) bei uns im Lab auszustellen.


capulcu zu Gast im Lab

18.06.2019, 13h30 - Vortrag und Diskussionsrunde im Lab mit dem Redaktionskollektiv capulcu

PlakatA2red.jpg
Künstliche Intelligenz
Bereicherung oder Bevormundung?

Künstliche Intelligenz (KI) lenkt die Kommunikation in den sozialen
Medien, organisiert die Arbeitswelt im Sinne einer Industrie 4.0 neu und
leitet die Transformation des Gesundheitswesens hin zu einer vollständig
personalisierten Medizin ein.
Wie viel Bereicherung und wie viel Bevormundung steckt in der
Digitalisierung sämtlicher Lebensbereiche? Welche Freiheit verspricht
der „Digitalismus“ also die Verbindung von allen mit allem?  Was
bedeutet eine permanente Vermessung und Bewertung sämtlicher Handlungen
und sozialer Beziehungen für unsere unmittelbare Zukunft - werden wir
leichter vorhersagbar, oder gar steuerbar? Wie verändert sich
„Öffentlichkeit“ und der demokratische Aushandlungsprozess
unterschiedlicher Interessen?
Reduziert sich unsere „Freiheit“ auf die von „User*innen“, die als
Konsument*innen und Datenlieferant*innen zwischen verschiedenen
vordefinierten Software-Produkten wählen dürfen? Wie organisiert sich
die Ökonomie über digitale Plattformen neu? Sind „soziale Punktesysteme“
zur Verhaltenssteuerung (in China) bereits totalitär?
Und wenn die Zukunft tatsächlich so stark fremdbestimmt ist, was könnten
kollektive Auswege aus einer programmierten Gesellschaft sein?

MS-Wissenschaft an der Mülheimer Brücke

Kursprojekt AIBeer

Um auf den Geschmack zu kommen können wir gemeinsam mit AI-Support zum Rundgang ein Bier brauen. Näheres dazu in der nächsten Sitzung am 17.April

TeilnemerInnen

Yue Georg Florian
Moritz Verena_L Timm
Soo Yeun Camillo Christian
Verena_F Dawid Mattis

Research

Notes

Etherpad: https://pad.dyne.org/pad/#/2/pad/edit/OCiSw9+30nbHvNVezWwchE3F/

KI-Newsletter

Topics

Linklisten:

Literatur

Bücher zum Download:

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Codes/HowTos

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
Markdown Syntax https://help.github.com/articles/basic-writing-and-formatting-syntax/
Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-learning-deep-learning-big-data-678c51b4b463
Mediawiki Syntax interner Link: Cheet-sheet
Keras CheatSheet https://tanthiamhuat.files.wordpress.com/2018/04/deeplearningwithkeras.pdf

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siehe auch: Cheat-sheet

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