Computational creativity: Application in Photography - это новый курс для тех, кто хочет создавать системы искусственного интеллекта для генерации новых идей.
Мы расскажем: как работать с самообучающимися системами и как использовать компьютерную логику для генерации новых концептов.
Для кого: специалисты с высшим или незаконченным высшим техническим образованием.
Условия зачисления: на конкурсной основе. Мы оцениваем уровень ваших знаний, опыт и мотивацию.
Стоимость обучения: бесплатно.
Программа курса:
- Динамическая модель творческого процесса. Краткий обзор методов генерации нового. Психологические и системные направления генерации новых концептов.
- Системы AI для генерации нового. Приложения в технике, математике, химии, музыке, искусстве. Самообучающиеся системы и прогнозная аналитика. Функциональный синтез. Комбинаторный перебор. Генетические алгоритмы. Роль алгоритма Монте-Карло.
- Определение ценности произведения искусства. Сюрприз и эстетика.
- Создание образцов визуального искусства методами AI. Computational creativity, generative art and music.
- Метод трех китов: простой, но эффективный прием для синтеза новых идей в любой области. История метода, примеры.
- Генерация новых фотокомпозиций методом трех китов. Выбор признаков. Замена признаков на новые путем преобразования образов.
- Понятие семантического расстояния, его связь с сюрпризом. Преобразователи образов как способ увеличения семантического расстояния.
- Структура базы знаний (БЗ) ИИ-системы для генерации новых сюжетов для фото. Две основные цели использования БЗ: максимизация семантического расстояния и максимизация эстетики. БЗ как связь типа: признаки – преобразователи – усилители.
- Генерационная матрица для создания модификаций новой идеи с применением в далеких друг от друга сюжетах.
- Тренды в восприятии искусства. Роль прогнозной аналитики.
