Das KI-Labor ist im Fachbereich Kunst an das Lehrgebiet Elektronische Medien angedockt. Es fördert Studierende dabei, auf ihre ästhetischen Vorstellungen angepasste Deep Learning-Algorithmen zu entwickeln und/oder bereits existierende Datensätze und trainierte Modelle in ihre künstlerische Praxis zu integrieren.

Als Deep Learning wird jener Zweig der KI-Forschung bezeichnet, in dem mittels sogenannter 'Tiefer Neuronaler Netze' automatisiert bedeutsame Muster gefunden werden können. Diese Netze ermöglichen unter anderem die autonome Navigation von Fahrzeugen, sie schlagen die besten menschlichen Spieler_innen in populären Brett-/Computerspielen und produzieren bereits nahezu photorealistische Portraits von nicht existierenden Personen. Ihre Vielseitigkeit impliziert ein noch weitgehend unerforschtes Potential für generative Kunst, KI-gestützte, gestalterische Arbeitsprozesse, Automation und Interaktion von Mensch und Maschine.

Das KI-Labor ist ein Forum, in dem über die Implikationen von Technologie für Gesellschaft und künstlerisches Schaffen reflektiert wird. Der Aufbau eines soliden Grundverständnisses der Funktionsweisen aktueller Algorithmen soll den Grundstein legen, um die mündige Auseinandersetzung mit dem Themenfeld zu fördern.      
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Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Verbundprojekts „KITeGG - KI greifbar machen und begreifen: Technologie und Gesellschaft verbinden durch Gestaltung“. 
​Weitere Informationen unter: https://gestaltung.ai/

Text Synthesizer. Playing with Language.​​
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​Im Kurs »Text Synthesizer. Playing with Language« entwickeln wir verschiedene Synthesizer zum Generieren von Texten. Wir beginnen mit der Anwendung von Python-Libraries zur Analyse von Sprache, um daraus Texte zu erzeugen. Wir rechnen mit Worten in Form von Word Embeddings. Wir nutzen Large Language Models (LLM) zum Generieren von Code, aber auch Literatur. Wir personalisieren LLMs durch System Prompts und Template Designs. Wir experimentieren mit Image-to-Text Modellen um Texte aus Bildern zu schreiben. Wir übertragen Texte in Sprache mit Text-to-Speech Modellen. Im Anschluss an diese Workshops nutzen wir die letzten Wochen des Semesters zur individuellen Ausarbeitung eines eigenen Text-Synthesizer, experimentellen/literarischen Text oder Song(text).
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​Mittwoch, 14:00 - 16:30

Generating Surveillance | from vision to synthesis
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​Die Fähigkeit, Bilder oder sogar Videos zu generieren, ist eng mit den Aufgaben des Maschinellen Sehens verknüpft. Im Kurs »Generating Surveillance | from vision to synthesis« wollen wir diesen Schritt vom Sehen zum Generieren durch praktische Übungen in python nachvollziehen. Ausgehend von vorhandenem Videomaterial nutzen wir Methoden der Computer Vision wie Klassifizierung, Segmentierung, Maskengenerierung, Objekterkennung und die Erstellung von Bildbeschreibungen, um bestehende Bewegtbilder zu verändern oder völlig neue Kompositionen zu schaffen. Auf dieser Grundlage kombinieren wir generative KI mit diesen Techniken, um Objekte zu ersetzen, neue Frames zu generieren oder vorhandene Bilder zu manipulieren. Neben den praktischen Übungen setzen wir uns mit Themen wie Anti-Surveillance-Kunst, Aktivismus und der Problematik von DeepFakes auseinander. Wir beleuchten Fragen zur Privatsphäre und wie unsere alltäglichen Daten – etwa durch soziale Medien, Smartphones oder öffentliche Kameras – unbewusst in Trainingsdatensätzen für KI-Systeme enden. Ziel des Kurses ist die Entwicklung eines eigenen kleinen Programms, das automatisch ein Video erzeugt und im Rahmen eines KI-Abends vorgestellt wird.
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Donnerstag, 14:30 - 17:00

Neben Kursen und einem offenen Lab veranstalten wir in unregelmäßigen Abständen KI-Abende, um bei Drinks und Snacks über Projekte aus Kunst und Gestaltung, aktuelle Entwicklungen und Paper zu sprechen. Der Abend ist offen für Alle, auch Interessierte, die nicht der Hochschule angehören. Er dient als Plattform, um KI-Themen zu besprechen. Die Inhalte der Abende können partizipativ mitgestaltet werden, beispielsweise können Paper, Tools oder Projekte vorgestellt und besprochen werden. Wenn ihr Vorschläge habt, meldet euch gerne bei uns: kuhn@hfg-offenbach.de, kuehr@hfg-offenbach.de