Deep-Learning-basierte Kunst
Die Kunst im Allgemeinen bietet immer wieder ein spannendes Betätigungsfeld für Deep-Learning Verfahren und, andersherum, können daraus auch wieder Kunstwerke entstehen.
Das geschieht zum Beispiel bei DeepDream, das eigentlich als Visualisierung von Netz-Aktivierung konzipiert wurde. Weiterhin gilt das Thema des Style Transfer für die Informatik ein spannendes Experimentierfeld, ein Verfahren, bei dem man einem Bild den Stil eines anderen gibt. Neueste Techniken generieren sogar Bilder vollständig neu und suggerieren, Kunstwerke zu sein.
In diesem Zusammenhang sind unterschiedliche Perspektiven auf das umfangreiche Feld der Deep-Learning basierten Kunst denkbar. Es soll hierbei sowohl etwas künstlerisches entstehen als auch im DH Zusammenhang theoretisch hinterfragt werden (z.B. bzgl. der Urheberschaft, etc.).
Themengebiet: Deep-Learning, digitale Kunst, Ausstellbarkeit von generisch Digitalem Team: Vincent Christlein, Peter Bell
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