audiv027-2024-2

acerca de

• universidad: Universidad de Chile
• facultad: Facultad de Arquitectura y Urbanismo
• departamento: Departamento de Diseño
• nombre y sigla de diseño: AUDIV027 Electivo ambas menciones: Inteligencia Artificial
• nombre y sigla de arquitectura: AUA70092 Electivo de especialización: Inteligencia artificial
• sección: 01
• créditos: 03
• semestre: segundo semestre 2024
• profesore: aarón montoya-moraga https://github.com/montoyamoraga
• monitore: vic clavería https://github.com/vickgit201
• estudiantes inscritos: 11 diseño, 05 arquitectura

materiales para el curso

para la realización de este curso necesitaremos un computador con sistemas operativos Linux, Mac, o Windows, acceso a internet, y una webcam y audífonos o parlantes.

en el laboratorio de UChile tendremos acceso a computador Windows e internet, pero no a webcam ni audífonos ni parlantes.

repositorio

• clases: una subcarpeta por cada clase
  • dentro de cada carpeta de cada clase, están los apuntes del equipo docente
• estudiantes: una subcarpeta por cada estudiante
  • dentro de cada carpeta de cada estudiante, están sus apuntes y su bitácora de trabajo

unidades

unidad 1: inteligencia artificial en aplicaciones web

• introducción a programación en JavaScript y bibliotecas p5.js y ml5.js
• creación de bases de datos de texto e imágenes para uso con inteligencia artificial
• entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial para generación de texto e imágenes
• publicación de apps web interactivas con inteligencia artificial para computadores y móviles

unidad 2: inteligencia artificial en computadores personales

• introducción a protocolo de comunicación OSC y softwares Processing y Wekinator
• entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial con teclado y ratón para crear apps interactivas
• uso de imagen y en algoritmos de inteligencia artificial
• uso de sonido en algoritmos de inteligencia artificial

horarios y fechas

• cátedra viernes 3pm-6:15pm
• semana de receso entre 2024-04-29 y 2024-05-03

calendario de evaluaciones

calendario detallado

notas

la nota final del curso será el promedio simple de estas evaluaciones:

• asistencia: la nota máxima se logra con al menos un 90% de asistencia. inasistencias justificadas por u-cursos cuentan como media asistencia.
• proyecto grupal de mitad de semestre
• proyecto grupal de fin de semestre

los dos proyectos grupales son evaluados en las siguientes dimensiones:

1. punto base
2. aspectos formales (bibliografía, citas, orden, ortografía)
3. instrucciones de uso
4. código usado
5. documentación multimedia
6. conclusiones del proyecto
7. presentación oral del proyecto

herramientas

• computador con sistemas operativos Linux, Mac, o Windows
• internet
• github.com
• p5.js
• ml5.js
• Wekinator

bibliografía

• Casey Reas, Making Pictures with Generative Adversarial Networks, 2019 https://www.anteism.com/shop/making-pictures-with-generative-adversarial-networks-casey-reas
• Daniel Shiffman https://www.youtube.com/channel/UCvjgXvBlbQiydffZU7m1_aw
• ml5.js 2022 https://github.com/ml5js/ml5-library
• Gene Kogan, Machine Learning for Artists, 2015 https://ml4a.github.io/ml4a/
• Ge Wang, Artful Design, 2019 https://artful.design/
• hypereikon, https://www.instagram.com/hypereikon/
• Ian Goodfellow et al, Generative Adversarial Networks, 2014 https://arxiv.org/abs/1406.2661
• Janelle Shane https://www.aiweirdness.com
• Jonathan Zawada, Official Page, 2022 https://zawada.art
• Lev Manovich, Defining AI Arts: Three Proposals, 2019, http://manovich.net/index.php/projects/defining-ai-arts-three-proposals
• Phillip Isola et al, Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks, 2016 https://github.com/phillipi/pix2pix
• Rebecca Fiebrink, Wekinator, 2009 https://www.wekinator.org/
• Rebecca Fiebrink, Machine Learning for Musicians and Artists, 2016 https://www.kadenze.com/courses/machine-learning-for-musicians-and-artists/info
• Rebecca Fiebrink, Definición en español de Wekinator, junto con una charla de Rebecca Fiebrink https://proyectoidis.org/wekinator/
• RunwayML, https://runwayml.com/
• Sam Lavigne, https://lav.io/
• Taehoon Kim, A tensorflow implementation of "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks" https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
• Weirdcore, Weirdcore directs Aphex Twin’s ‘Blackbox Life Recorder 21f’, 2023 https://www.factmag.com/2023/08/01/fact-selects-weirdcore-directs-aphex-twins-blackbox-life-recorder-21f/