Publicado por

¿Por qué inteligencia artificial aplicada al arte?

De forma similar a cuando unx quiere explicarle a otra persona qué es el arte, al intentar desarrollar máquinas que producen algún tipo de arte unx se enfrenta a la difícil tarea de describir en términos simples (en este caso comandos básicos de computadora) ideas propias sobre lo que es el fenómeno artístico y como se desarrolla. Luego, de igual forma que un alumno toma ideas de su profesor, la IA seguirá nuestras enseñanzas para construir una obra original. Una mezcla entre nuestra intuición del fenómeno artístico y la tenacidad de nuestra computadora para trabajar de forma continua por horas nos brinda no solo una gran forma de generar arte en colaboración con las máquinas sino que también una forma de entender mejor lo que es el arte para nosotrxs mismos.

En el marco de la plataforma WIP arte digital la propuesta de los encuentros será abordar de manera teórica y práctica las distintas herramientas surgidas en los últimos años de la mano de la inteligencia artificial (AI), con el objetivo de ampliar y complementar recursos para la experimentación con audio y texto, utilizando el software como colaborador creativo. En cada clase se verá un modelo de AI distinto, se experimentará con la utilización de los mismos y se presentarán piezas de referencia, evaluando y analizando las diversas posibilidades de aplicación en la producción creativa. Al finalizar el taller los integrantes serán capaces de integrar en su propio flujo de trabajo recursos para síntesis de voz y audio, generación de texto y composiciones musicales simples a través del aprendizaje automático. Se les brindarán herramientas generales para poder mantenerse actualizados a medida que surjan nuevos avances.

Objetivos

  • Obtener conocimientos teoricos y practicos sobre la inteligencia artificial y las arquitecturas de redes neuronales como potenciales motores de creación.
  • Introducirse en el manejo de herramientas y plataformas de machine learning como Python y Google Colab.
  • Analizar obras y modelos de inteligencia artificial aplicados a la producción musical y literaria.
  • Brindar herramientas que permitan mantenerse actualizados e incorporar herramientas futuras.
  • Realizar, en cada clase, actividades prácticas que permitan obtener experiencia directa con estas tecnologías.

Destinatarixs
Cualquier persona con interés en la intersección entre el arte y la inteligencia artificial. Programadores, diseñadores, estudiantes, autodidactas, escritores, musicxs y productores, periodistas, investigadores y artistas en general.

Requerimientos
No se requiere contar con conocimientos previos ni un software específico, se trabajará con herramientas online para la producción.

Contenidos por clase

Clase 1: Introducción

  • Introducción al aprendizaje automático en la producción artística
    • Introducción a las redes neuronales
    • Historia
  • Distintas arquitecturas y sus casos de uso
  • Introducción a las herramientas del curso
    • Python (Y sus librerías de machine learning y análisis de datos)
    • Google Colab

Clase 2: Generación de Texto

  • Generación de texto con GPT-2

Clase 3: Generación de texto avanzada y composición musical

  • Composición musical con GPT-2
  • Otros modelos interesantes
    • Generador de fake news (CTRL)
    • Jukebox

Clase 4: Sintesis de voz con redes neuronales (dc_tts)

  • Cómo preparar el conjunto de datos para clonar una voz
  • Cómo entrenar un modelo para clonar una voz

Clase 5: Codificación y síntesis de audio

  • Spleeter: Separación de fuentes de audio
  • Transcripción de audio a partitura automático
  • GANSynth: Síntesis de audio

Clase 6: Modelos para contenido multimedia

  • Modelos de síntesis de canto (Mellotron, Sinsy y vocaloid)
  • Síntesis y edición de imágenes
  • Síntesis y composición de video
  • Cierre: Intercambio de ideas y proyectos creativos

Sobre Mathias Gatti

Data scientist y creative coder, egresado de Ciencias de la Computación en Exactas-UBA. Trabaja de forma freelance analizando datos y desarrollando modelos de machine learning. Desde el año 2018 participa en CLiC el colectivo de live coding de Buenos Aires, donde realiza performances que consisten en la generación de música en vivo a través de la programación. Desde el 2019 participa en el grupo artístico bu3nAmigue donde trabaja en obras que involucran voces sintéticas, música generativa y poesía artificial.

@mathigatti / mathigatti.com

  • Taller práctico de 6 encuentros virtuales / zoom
  • / inicio grupo 1: jueves 17-sep, 19 a 21 hs //
  • / inicio grupo 2: sábado 19-sep, 11 a 13 hs //
  • (-3 UTC BUE)

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Cerrar sesión /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión /  Cambiar )

Conectando a %s