Intelligences artificielles : Arts et sciences du machine learning

Nombre de places: 15 - Langue: Français

Objectifs

•     Comprendre les bases scientifiques du machine learning (supervisé/non supervisé, par renforcement, profond, GANs, VAEs, ...).
•     Appréhender des expérimentations artistiques du machine learning (musique/son, image/vidéo, matière/robotique).
•     Expérimenter avec des outils d'aide à la création et des scripts utilisant le machine learning.
•     Spéculer collectivement sur des pratiques artistiques et nouveaux usages qui investissent le machine learning pour interroger le terme d'intelligence artificielle.

Evaluation

Projet de groupe : restitution orale à l'issue de la semaine
Assiduité

Programme

Trois premiers jours : Introduction aux arts et sciences du machine learning
Une thématique par jour (musique, image, matière)
Matinée : Séminaires (deux interventions de 1h30, première scientifique, seconde artistique)
Après-midi : Expérimentations (prise en main d'outils, exercices avec ces outils, réflexion collective)
Deux derniers jours : Mise en pratique spéculative
Introduction aux enjeux sociaux liés aux applications du machine learning aux pratiques artistiques.
Travail en groupe pluridisciplinaire (artistes/ingénieur·es/chercheur·es) autourde scénarios prospectifs impliquant du machine learning
Expérimentations de ces scénarios avec des petits prototypes

Pré-requis

Curiosité et goût pour l'interdisciplinarité / arts & sciences avant tout.
Des connaissances de base en programmation sont un plus, mais ne sont pas nécessaires pour participer aux expérimentations avec le machine learning, ni à la spéculation.

Equipe enseignante

Référent : Martin De Bie (EnsAD)

Encadrant·es : Hugo Scurto (EnsadLab), Frédéric Lechenault (ENS)
Des intervenant·es extérieur·es artistes et scientifiques viendront compléter l'encadrement pour chacune des thématiques abordées.


 

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