MACHINE LEARNING PARA MÚSICOS E ARTISTAS

Você já quis construir um novo instrumento musical que respondesse aos seus gestos criando sons? Criar um Live Visual para acompanhar uma performance de dança? Criar uma instalação de arte interativa que reaja aos movimentos ou ações de uma audiência? Sim? Machine Learning para Músicos e Artistas é o curso que você procura!

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é um método de análise de dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos. Usando algoritmos que aprendem interativamente a partir de dados, permite que os computadores encontrem insights ocultos sem serem explicitamente programados para procurar algo específico.

Neste curso os alunos aprenderão técnicas fundamentais de machine learning que podem ser usadas para dar sentido ao gesto humano, áudio e outros dados em tempo real. O foco será em aprender sobre algoritmos, ferramentas de software e melhores práticas que podem ser empregadas imediatamente na criação de novos sistemas em tempo real nas artes.

 

Temas específicos de discussão incluem:

  • O que é machine learning?

  • Tipos comuns de machine learning para dar sentido a ações humanas e dados de sensores, com foco na classificação, regressão e segmentação

  • Entenda como os sinais, recursos, algoritmos e modelos se encaixam, e como selecionar e configurar cada parte para obter bons resultados de análise.

  • Ferramentas prontas open source para aprendizado automático.

  • Técnicas de extração e análise de recursos que são adequadas para música, dança, jogos e arte visual, especialmente para análise de movimento humano e análise de áudio.

  • Como conectar suas ferramentas machine learning a ferramentas comuns de artes digitais, como Ableton Live, ChucK, Max / MSP, Processing, Unity 3D, SuperCollider, OpenFrameworks.

  • Introdução a tecnologias de detecção baratas e fáceis que podem ser usadas como entradas para sistemas de machine learning (por exemplo, Kinect, visão por computador, sensores de hardware, controles de games).

Objetivo:

Apresentar as técnicas fundamentais de machine learning que podem ser usadas para dar sentido ao gesto humano, áudio e outros dados em tempo real capacitando o aluno a desenvolver seus próprios projetos.

Para Quem?

Músicos e artistas em geral que desejam inovar e desenvolver aspectos tecnológicos em seus shows, apresentações e performances. Tecnólogos que desejam desenvolver uma abordagem mais artística em seus trabalhos.

Metodologia:

Apresentação de conteúdo teórico, exemplos práticos em aulas presenciais e um dia de atividades para desenvolvimento dos projetos.

 

Carga Horária:

5 encontros de 3 horas + 1 Makeathon de 8 horas ( Um sábado de atividades), totalizando 23 horas de curso.

 Quando?

5, 12, 14, 19, 21 e 23 de setembro, terças e quintas das 19:30h às 22:30h.
E sábado 23, das 9h às 18h, quando colocaremos os conceitos em prática em um “Makeathon”!

PROGRAMA DE ESTUDOS

  • Aula 1: Introdução
    O que é machine learning? Para que serve? Apresentaremos uma variedade de aplicações artísticas, musicais e interativas em que o machine learning pode ajudá-lo a inovar.

  • Aula 2: Classificação, Parte I
    Nesta sessão, abordaremos os conceitos básicos de classificação, que podem ser utilizados para dar sentido a dados complexos de forma significativa. Examinaremos algoritmos de classificação. Apresentaremos ferramentas de software livre para usar o machine learning em aplicações em tempo real.

  • Aula 3: Regressão
    Nesta sessão discutiremos os fundamentos da regressão e redes neurais para modelos mais complexos de modelos.
    Discutiremos os fundamentos da regressão, que pode ser usada para criar mapeamentos e controles contínuos. Vamos explorar o uso da regressão linear, regressão polinomial e redes neurais para criar novos tipos de interações. Você vai praticar explorando algoritmos de regressão começando a aplicá-los para construir seus próprios sistemas.

  • Aula 4: Classificação, Parte II
    Nesta aula teremos uma visão mais profunda do que significa construir um bom classificador, e exploraremos alguns algoritmos de classificação comuns e poderosos. Nós também aprofundaremos a exploração de como os algoritmos de aprendizagem podem ser integrados ao seu próprio trabalho com mais facilidade para alcançar os resultados desejados. Você terá a chance de explorar esses novos algoritmos e continuar trabalhando em seus próprios projetos.

  • Aula 5: Sensores e recursos; gerando entradas úteis para o machine learning
    Machine learning torna mais fácil e divertido trabalhar com todo tipo de fontes de dados em tempo real, incluindo áudio, vídeo, controles de games, sensores e muito mais. Falaremos de boas estratégias para dar sentido aos dados que você receberá de diferentes entradas e para projetar um extrator de recursos que facilite o aprendizado da máquina. Encorajaremos os alunos a desenvolverem seus próprios extratores e compartilhá-los uns com os outros!

  • Makeathon: Desenvolvimento de uma prática com aprendizado de máquina
    Um sábado de atividades colocando em prática o conteúdo das aulas. Discutiremos a forma como o aprendizado de máquina se encaixa construindo novos instrumentos musicais, ferramentas práticas e recursos que você pode acessar para promover o seu trabalho neste campo.

 

Facilitador:

Luis Claudio Arcos coordena a Poliphonia, rede antidisciplinar que desenvolve pesquisas, projetos e programa de estudos em Artes, Mídia & Tecnologia. Músico, produtor, estudou física, técnicas de gravação, produção fonográfica e integra a Open Music Initiative, iniciativa da Berklee College of Music, desenvolvendo junto à IDEO, com suporte do MIT Media Lab, Contex Labs e Intel, novas tecnologias para a indústria da música baseadas em Inteligência Artificial e Blockchains. Luis Claudio Arcos está produzindo seu primeiro EP solo, OPUS 1, e esse curso faz parte da campanha de financiamento coletivo. Participando do curso você também receberá em dezembro de 2017 uma cópia do EP e terá seu nome entre os colaboradores e ingresso para festa de lançamento.

 

Investimento

R$690,00. Parcele em até 3x sem juros pelo PagSeguro.
*Inclui coffee break


Onde?

Laboratório Criativo_71
Rua Henrique de Novais, 71, Botafogo
Rio de Janeiro, RJ
www.lab71.com.br

 

Mais informações e inscrição pelo link:
https://goo.gl/CKmC8S