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Grand nom du Machine Learning, Gene Kogan proposera un tour d’horizon des modèles génératifs profonds. Les participants découvriront les auto-encodeurs variationnels et les réseaux antagonistes génératifs, les principales bases de code ainsi que des projets artistiques, et pourront expérimenter le modèle de Machine Learning pix2pix.

Les modèles génératifs profonds sont une grande classe d’algorithmes d’apprentissage qui ont attiré l’attention des artistes ces deux dernières années générant d’hallucinantes et étranges images. Ce workshop examinera le paysage en évolution rapide de ces algorithmes, en passant en revue les propriétés des auto-encodeurs variationnels et des réseaux antagonistes génératifs, ainsi que l’étude des bases de codes existantes qui les mettent en œuvre et des projets artistiques qui en ont fait usage. Ce workshop comportera également un tutoriel sur la façon d’utiliser la technique connexe, pix2pix. Pix2pix et son cousin CycleGAN ont été responsables du remodelage des vues de villes et de rues, de la transformation en marionnettes de pop stars et chefs d’Etat, de chevaux en zèbres, et bien plus encore.
Le tutoriel donnera un aperçu de la façon d’installer et d’utiliser le logiciel et rendra compte des diverses considérations dans la construction d’un ensemble de données pour s’entraîner.

Durée du workshop: demi-journée
Langue du workshop: anglais
Nombre de participants: 12 max.
Matériel et prérequis: les participants doivent se munir d’un ordinateur (les outils seront fournis au début du workshop) / aucune connaissance préalable n’est requise, même si une compréhension de base de l’utilisation d’un terminal peut s’avérer utile.

À propos de Gene Kogan: Gene Kogan est un artiste, programmeur et conférencier intéressé par les systèmes génératifs, les sciences informatiques, et les logiciels pour la créativité et l’expression de soi. Gene a lancé ml4a, un livre gratuit sur l’apprentissage automatique pour les artistes, activistes, et les scientifiques citoyens, et publie régulièrement des conférences vidéo, des écrits et des tutoriels pour faciliter une meilleure compréhension publique du sujet. Ses œuvres ont été montrées à Ars Electronica, EYEBEAM et à la School for Poetic Computation.