reflexiones a través de las máquinas
IMPLICACIONES PARA LOS HUMANOS FUTUROS CON RUNWAYML
¿Cómo vivimos en la intersección de lo crítico y lo creativo del aprendizaje automático creando con RunwayML?
• 13. Mayo - 17. Junio 2021
• En línea !
• Seis Semanas, jueves, 1PM-3PM GMT-3 (11AM-1PM GMT-5 / 6-8PM CEST)
• Clase pequeña de participantes
Precios (Para las entradas, haga clic aquí)
Artista / Estudiante (tiempo completo) *
€175
Freelancer*
€195
Profesional*
€215
Billete de colaborador generoso*
€255
Entrada solidaria*
Donación (limitada)
descripción
de la carrera
¿Cómo podemos humanizar la sociedad a través de la computación artificial?
Los avances del aprendizaje automático ahora son accesibles para la exploración, la pontificación social y filosófica. Esta es una oportunidad de código bajo sin código para acercar las humanidades digitales a la inteligencia artificial.
Este curso fue creado para resaltar cómo el progreso humano y la crítica pueden dar forma a la conversación sobre los avances de los modelos de aprendizaje automático a medida que la tecnología y la sociedad continúan entrelazándose.
Se iniciará en la evolución de la historia de la computación y cómo empezaron a desarrollarse las primeras inteligencias artificiales, se discutirá el impacto que ha tenido en múltiples sectores desde la medicina hasta como una herramienta creativa en el arte.
La reapropiación creativa de este software ayuda a enfocar la influencia del aprendizaje automático en cosas que nos rodean pero no sabemos cómo funcionan. Las metáforas artísticas ayudan a aclarar estos temas altamente especializados de una manera más entendible para personas que no están familiarizadas con el código o el aprendizaje automático con el fin de utilizarlas en el ámbito creativo.
esquema del curso
Semana 1. Aprender a conocernos.
Presentarnos, hablar de nuestras prácticas y poner en perspectiva de qué manera podríamos combinar conocimientos sobre nuestras respectivas áreas y hablar desde nuestra experiencia personal de cómo procesamos las nuevas tecnologías que nos envuelven día a día.
Discutiremos las expectativas de la clase, se dará a conocer la bibliografía que estará en su mayoría en inglés. Se hará uso de un glosario de palabras para quienes no vengan de contextos técnicos.
Semana 2. Historia del aprendizaje automático.
Exploraremos la evolución del aprendizaje computacional hasta el aprendizaje automático, los tipos de algoritmos que existen en el aprendizaje automático,como se implementan en diferentes sectores.
Al comprender las relaciones históricas en el campo de la inteligencia artificial, podemos equiparnos con una mejor intuición sobre los hitos y objetivos recientes que la industria tiene en el futuro cercano.
Semana 3. Las implicaciones de los modelos de aprendizaje automático a través de algoritmos.
Análisis teórico con enfoque crítico sobre los usos de los algoritmos en nuestra vida diaria y en el entorno socio-político. Se estudiarán diferentes recursos provenientes de laboratorios de investigación creando modelos de aprendizaje automático.
Trasladaremos el ejercicio teórico a el ejercicio práctico aprendiendo sobre los modelos del software RunwayML con fines creativos.
Semana 4. ¿Existe la ética en la recolección de datos?
Repensaremos nuestra concepción de los datos analizando cómo y dónde se pueden extraer los datos y por qué medios.
Se replantearan los distintos usos de los datos para crear ciertos modelos en cuestiones de vigilancia, manipulación de las masas a través de los algoritmos utilizados en el internet y en el arte.
Semana 5. Desarrollo de proyectos.
Aprenderán a crear un dataset (conjunto de datos) para crear un modelo de aprendizaje automático, y usar un dataset existente y procesarlo.
Los proyectos pueden sólo ser ensayos con un ejercicio práctico en RunwayML o un proyecto práctico con una justificación conceptual.
Semana 6. Presentación de proyectos.
Ejercicios grupales, círculos de discusión, y presentación de proyectos.
Los alumnos tendrán la oportunidad de presentar sus proyectos y discutirlos con los demás participantes. Se harán ejercicios de retroalimentación y crítica.
Se finalizará la classe pensando en como llevar estos projectos a una siguiente etapa 2.0. Tambien veremos que otras classes sobre el aprendizaje automático pueden complementar el trajectoria de cada projecto.
¿Para quién
es esta clase?
Artistas, sociólogos, curadores digitales, creativos y personas interesadas en aprender sobre aprendizaje automático como herramienta creativa. No se requiere experiencia en programación.
sobre las clases en vivo
Las clases son "en directo", lo que significa que puede interactuar directamente con el instructor y con los demás participantes de todo el mundo. Las clases también se grabarán para su reproducción en caso de que no pueda asistir por cualquier motivo. Dicho esto, le rogamos que sólo compre una entrada si piensa asistir regularmente. Para preguntas específicas, por favor escríbanos y le responderemos tan pronto como podamos.
sobre las billetes
Las entradas para esta clase están actualmente disponibles a través de Eventbrite (link de actualización). Si desea evitar las tarifas de Eventbrite, por favor escríbanos para las opciones de pago directo. Pedimos amablemente que todos los estudiantes "paguen lo que puedan" se inscriban a través de Eventbrite. Debido a la reducción de personal, no podemos atender solicitudes de pago específicas para estas inscripciones.
sobre las tasas
Somos conscientes de que vivimos tiempos inciertos. Somos una pequeña organización sin financiación externa y, como muchos, también estamos en modo de supervivencia. Durante este tiempo, estamos ofreciendo un número limitado de entradas solidarias de pago para esta clase online. Se da preferencia a las mujeres, POC, LGBTQ+ y personas de comunidades subrepresentadas en la tecnología que de otra manera no podrían asistir. Agradecemos enormemente su comprensión y apoyo.
conozca
a los
instructor
Fabiola Larios
Artista Interdisciplinaria
Artista Interdisciplinaria Fabiola Larios (México 1986). Actualmente reside en Miami, su trabajo se centra en la antropología de las redes sociales, la narrativa de la cultura de Internet (selfies, avatares) y surveillance capitalism. Su práctica es a través de performance, video-performance, video mapping y machine learning. Ha sido asistente de Paolo Cirio en el proyecto (Attention Art). Seleccionada para ser parte de la AI Art Gallery NeurIPS2020 (Neural Information Processing Systems) curada por Luba Elliot.
Moises Sanabria
Artist Interdisciplinario
Artista Interdisciplinario Moises Sanabria (Venezuela, 1990). Actualmente reside en Miami, es un artista interdisciplinario cuyo trabajo extiende la dialéctica de la filosofía de la máquina junto con las tendencias en memetica y branding a través del contexto de la vida en redes sociales. Su trabajo es tanto filosófico como político, uniendo la estética académica con las culturas de los memes de Internet. Su práctica está profundamente entrelazada con el (digital nowness), haciendo uso de transmisión en vivo, video, nuevos medios de comunicación, aprendizaje automático e instalación para conectar aún más el avance de la ciencia con el arte.