audiv027-2024-1
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: primer semestre 2024
- profesore: aarón montoya-moraga
- monitor: ricardo ramírez
- estudiantes inscritos: 18
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 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
unidad 2: 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
horarios y fechas
- cátedra viernes 3pm-6:15pm
- semana de receso entre 2024-04-29 y 2024-05-03
calendario de evaluaciones
calendario detallado
| sesión |
fecha |
tema |
| clase-01 |
2024-03-15 viernes |
introducción a inteligencia artificial |
| clase-02 |
2024-03-22 viernes |
inteligencia artificial en computadores |
| clase-03 |
2024-03-29 viernes |
feriado, no hay clase |
| clase-04 |
2024-04-05 viernes |
inteligencia artificial en computadores |
| clase-05 |
2024-04-12 viernes |
inteligencia artificial en computadores |
| clase-06 |
2024-04-19 viernes |
trabajo grupal en primer proyecto |
| clase-07 |
2024-04-26 viernes |
entrega trabajo grupal de primer proyecto |
| semana receso |
2024-04-29 / 2024-05-03 |
sin clases, sin evaluaciones |
| clase-08 |
2024-05-10 viernes |
inteligencia artificial en aplicaciones web |
| clase-09 |
2024-05-17 viernes |
inteligencia artificial en aplicaciones web |
| clase-10 |
2024-05-24 viernes |
inteligencia artificial en aplicaciones web |
| clase-11 |
2024-05-31 viernes |
inteligencia artificial en aplicaciones web |
| clase-12 |
2024-06-07 viernes |
trabajo grupal en segundo proyecto |
| clase-13 |
2024-06-14 viernes |
trabajo grupal en segundo proyecto |
| semana de trabajo autónomo |
2024-06-17/21 |
no hay clase, trabajo grupal |
| clase-14 |
2024-06-28 viernes |
presentaciones grupales de segundo proyecto |
| cierre acta |
2024-07-06 sábado |
plazo máximo envío actas |
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:
- punto base
- listado de materiales
- instrucciones de uso
- código usado
- documentación multimedia
- conclusiones del proyecto
- presentación oral del proyecto
herramientas
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/