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Impresionante arte de aprendizaje automático

? ? ? Una lista seleccionada de proyectos, obras, personas, artículos y recursos increíbles para crear arte (incluida la música) con aprendizaje automático.

Contenido

Personas a seguir
Proyectos
Artículos y Charlas
Recursos de aprendizaje
Bibliotecas
HACER

Personas a seguir

Tero Parviainen: desarrollador de software, hacker musical y escritor. Construyendo las herramientas de diseño del futuro en creative.ai.
Gene Kogan: artista y programador que inició ml4a.
大トロ(hardmaru) - Investigador científico en Google Brain, Tokio.
Douglas Eck: el líder de Magenta, Google Brain.
Adam Roberts: investigador musical en Magenta, Google Brain.
Kyle McDonald: un artista que trabaja con código. Es colaborador de openFrameworks.
Mario Klingemann - Artista, neurógrafo, codificador, recopilador de datos, archivero, artista residente @googleart.
Memo Akten: artista, investigador y filósofo que trabaja con la computación como medio, inspirado en las intersecciones de la ciencia y la espiritualidad.
Robbie Barrat: artista que trabaja con IA, tiene 19 años y trabaja en un laboratorio de investigación en Stanford.
Janelle Shane - Investigadora científica en óptica. Juega con redes neuronales.
Daniel Shiffman: la mayor fuente de temas sobre codificación creativa para principiantes.
Samim: actualmente trabaja para Google. Diseñador y mago del código. Aprendizaje automático, interacción flora-fauna-humano-computadora.
Luba Elliott: curadora, investigadora y organizadora de varios eventos creativos de IA.
Nao Tokui: dirige un laboratorio creativo, Qosmo, en Tokio. Es el creador del proyecto "AI DJ".
Sofia Crespo - Una artista que juega con la botánica, la microscopía y las redes neuronales.
Anna Ridler: artista especializada en aprendizaje automático y dibujo.
Rebecca Fiebrink: creadora de The Wekinator (una herramienta interactiva de aprendizaje automático).
Sofia Crespo - Artista radicada en Berlín. Sus trabajos giran en torno a la microscopía, la memética, la botánica y las redes neuronales.

Proyectos

Visual

Aprender a ver: ?️ Una red neuronal artificial que hace predicciones a partir de la entrada de una cámara web en vivo, tratando de darle sentido a lo que ve, en el contexto de lo que ha visto antes. Sólo puede ver lo que ya sabe, al igual que nosotros.
arte-DCGAN -? Implementación modificada de DCGAN enfocada en el arte generativo.
Transferencia rápida de estilo: ⚡ Ejemplo extremadamente sencillo para una transferencia rápida de estilo en tiempo real en el navegador.
Datos sucios - ? ¿Qué sucede cuando utilizas datos "sucios"? ¿La red aprende algo? Si es así, ¿qué aprende? ¿Hay algo interesante que podamos sacar de esto?
¿Todos bailan ahora? transferir a cualquier persona a un bailarín profesional inmediatamente.
Caída de la Casa Usher - ? Animación de 12 minutos. Eash still es generado por una red neuronal (pix2pix) entrenada en los dibujos en tinta del artista.
Lo que vi antes de la oscuridad: una red neuronal imagina a una persona. Luego, una a una, las neuronas de la red se van apagando...
Orientaciones de dibujo
neural-style-pt: una implementación de transferencia de estilo PyTorch. Fácil de instalar, se ejecuta en todos los sistemas operativos, tiene guías wiki extensas, scripts complementarios y otros modelos neuronales.

Música

Magenta: un proyecto de investigación de código abierto que explora el papel del aprendizaje automático como herramienta en el proceso creativo.
La caja de ritmos infinita - ? Miles de sonidos cotidianos, organizados mediante aprendizaje automático.
rapeando-red-neural - ? Red neuronal recurrente para escribir canciones de rap entrenada en toda la discografía de Kanye West.
Batir Blender - ? Combina ritmos utilizando el aprendizaje automático para crear música de una forma nueva y divertida.
Mezclador de melodías - ? Una forma divertida de explorar la música mediante el aprendizaje automático.
Rendimiento RNN - ? Rendimiento en tiempo real mediante una red neuronal recurrente (RNN) en el navegador.
Beatbox neuronal - ? Generación de ritmo basada en RNN + clasificación de audio = ¡diversión!
AI DJ - ? Una actuación en vivo con un DJ con Inteligencia Artificial (IA) tocando junto a un DJ humano. Ganó el premio “Menciones Honoríficas” en el Prix Ars Electronica 2018.
Sornting: un juego basado en un algoritmo musical de aprendizaje automático que puede interpolar diferentes melodías. El jugador tiene que escuchar la música para encontrar el orden correcto u "ordenar" la canción.
RUNN: un juego basado en un algoritmo musical de aprendizaje automático que puede generar melodías. El jugador debe terminar el juego de desplazamiento lateral para escuchar la canción completa.
Jazz RNN: escuche el jazz creado por un algoritmo.

Texto

Recetas generadas
Ficción creativa GPT-3: escritura creativa según el modelo GPT-3 de OpenAI, que demuestra poesía, diálogos, juegos de palabras, parodias literarias y narraciones.

Interactivo

Wekinator: permite a cualquiera utilizar el aprendizaje automático para construir nuevos instrumentos musicales, controladores de juegos gestuales, sistemas de visión o escucha por computadora, y más. Es gratuito y de código abierto.

Varios

Aprendizaje automático para la creatividad y el diseño 2019
Aprendizaje automático para la creatividad y el diseño, Taller NeurIPS 2018 - ?‍?‍?‍? Incluye 35 artículos sobre el arte del aprendizaje automático, que incluyen una amplia gama de disciplinas diferentes.
Runway: es un conjunto de herramientas que agrega capacidades de inteligencia artificial a plataformas creativas y de diseño.
Trampa autónoma 001: el artista utilizó magia ritual para atrapar coches autónomos.
Generador nuevo falso: el modelo puede generar texto casi significativo a partir de cualquier título.

Artículos y Charlas

Aprendizaje automático para artistas (también conocido como ml4a) (Gene Kogan): este artículo compara el surgimiento del ML en el arte con el caso del CV a principios de la década de 2000.
Artistas y Machine Intelligence: un programa de Google que reúne a artistas e ingenieros para realizar proyectos utilizando Machine Intelligence.
MusicVAE: Creando una paleta para partituras musicales con aprendizaje automático
Generando patrones abstractos con TensorFlow
BBC Sounds: Las artes y la inteligencia artificial - Una pintura de un modelo GAN se vende por $432,500 USD en una subasta (NOTA: el código original está escrito por Robbie Barrat, The Verge). A la charla se suman Mario Klingemann y Anna Ridler.
El arte de la IA en Christie's no es lo que piensas: Jason Bailey entrevista a Huge de Obvious y a Robbie Barrat para investigar más a fondo la controvertida subasta de Christie.
Cómo funciona la música generativa: una perspectiva: es un sitio web que describe la música generativa de forma interactiva.

Recursos de aprendizaje

Principiantes

TensorFlow.js: inteligencia y aprendizaje (el tren de la codificación)
Aprendizaje automático con TensorFlow, ml5.js y Spell (The Coding Train)
Guía para principiantes de aprendizaje automático en JavaScript (El tren de la codificación)

Medio

Máquinas de aprendizaje: impartido por Patrick Hebron en NYU/ITP, otoño de 2017.
Aprendizaje automático para músicos y artistas (Rebecca Fiebrink)
ml4a (Aprendizaje automático para artistas)
The Neural Aesthetic @ ITP-NYU, otoño de 2018: un curso increíble de Gene Kogna. Está lleno de materiales abiertos sobre el arte del aprendizaje automático.

Aanzado

Transferencia de estilo neuronal: creación de arte con aprendizaje profundo usando tf.keras y ejecución entusiasta
Aplicaciones creativas de aprendizaje profundo con TensorFlow (Parag Mital)
cs231n: las notas acompañan la clase de Ciencias de la Computación de Stanford CS231n (Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual).

Bibliotecas

tensorflow.js: ⚡ Una biblioteca de JavaScript para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en el navegador y en Node.js.
ml5.js -? ? Su objetivo es hacer que el aprendizaje automático sea accesible para una amplia audiencia de artistas, codificadores creativos y estudiantes.
p5.js-? ? p5.js es una plataforma JS del lado del cliente que permite a artistas, diseñadores, estudiantes y cualquier persona aprender a codificar y expresarse creativamente en la web.