Fakultät Medien (M) (ab 22.04.2021)
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In 2015, Google engineer Alexander Mordvintsev presented DeepDream as technique to visualise the feature analysis capabilities of deep neural networks that have been trained on image classification tasks. For a brief moment, this technique enjoyed some popularity among scientists, artists, and the general public because of its capability to create seemingly hallucinatory synthetic images. But soon after, research moved on to generative models capable of producing more diverse and more realistic synthetic images. At the same time, the means of interaction with these models have shifted away from a direct manipulation of algorithmic properties towards a predominance of high level controls that obscure the model's internal working. In this paper, we present research that returns to DeepDream to assess its suit-ability as method for sound synthesis. We consider this research to be necessary for two reasons: it tackles a perceived lack of research on musical applications of DeepDream, and it addresses DeepDream's potential to combine data driven and algorithmic approaches. Our research includes a study of how the model architecture, choice of audio data-sets, and method of audio processing influence the acoustic characteristics of the synthesised sounds. We also look into the potential application of DeepDream in a live-performance setting. For this reason, the study limits itself to models consisting of small neural networks that process time-domain representations of audio. These models are resource-friendly enough to operate in real time. We hope that the results obtained so far highlight the attractiveness of Deep-Dream for musical approaches that combine algorithmic investigation with curiosity driven and open ended exploration.
This paper describes the authors' first experiments in creating an artificial dancer whose movements are generated through a combination of algorithmic and interactive techniques with machine learning. This approach is inspired by the time honoured practice of puppeteering. In puppeteering, an articulated but inanimate object seemingly comes to live through the combined effects of a human controlling select limbs of a puppet while the rest of the puppet's body moves according to gravity and mechanics. In the approach described here, the puppet is a machine-learning-based artificial character that has been trained on motion capture recordings of a human dancer. A single limb of this character is controlled either manually or algorithmically while the machine-learning system takes over the role of physics in controlling the remainder of the character's body. But rather than imitating physics, the machine-learning system generates body movements that are reminiscent of the particular style and technique of the dancer who was originally recorded for acquiring training data. More specifically, the machine-learning system operates by searching for body movements that are not only similar to the training material but that it also considers compatible with the externally controlled limb. As a result, the character playing the role of a puppet is no longer passively responding to the puppeteer but makes movement decisions on its own. This form of puppeteering establishes a form of dialogue between puppeteer and puppet in which both improvise together, and in which the puppet exhibits some of the creative idiosyncrasies of the original human dancer.
Strings P
(2021)
Strings is an audiovisual performance for an acoustic violin and two generative instruments, one for creating synthetic sounds and one for creating synthetic imagery. The three instruments are related to each other conceptually , technically, and aesthetically by sharing the same physical principle, that of a vibrating string. This submission continues the work the authors have previously published at xCoAx 2020. The current submission briefly summarizes the previous publication and then describes the changes that have been made to Strings. The P in the title emphasizes, that most of these changes have been informed by experiences collected during rehearsals (in German Proben). These changes have helped Strings to progress from a predominantly technical framework to a work that is ready for performance.
Durch das Verbundprojekt Gendering MINT digital – Open Science aktiv gestalten wurde ermöglicht, die immer noch marginale Inklusion von Genderwissen in MINT für ein erfolgreiches Gender Mainstreaming zu verbessern. Außerdem konnte das Projekt zur Vernetzung von Genderforschung, Lehre in den Gender Studies und Gleichstellungsarbeit beitragen sowie Transferwissen zur Kompetenzbildung in den MINT-Disziplinen erproben, evaluieren und für einen nachhaltigen Einsatz adaptieren.
Im Rahmen dieser Studie sollen Struktur und der Ablauf internationaler Carve-Out-Transaktionen dargestellt werden. Der Fokus liegt hierbei auf den rechtlichen Aspekten solcher Transaktionen. Nichtsdestotrotz, da internationale Carve-Out-Transaktionen gerade eine sehr enge und komplexe Verflechtung rechtlicher, organisatorischer und strategischer Aspekte ausmacht, soll die internationale Carve-Out-Transaktion als Ganzes beleuchtet werden.
Ziel dieser Studie ist es, den Markt von FinTech Unternehmen in Deutschland unter Berücksichtigung der beteiligten Marktkräfte darzustellen. Hierfür sollen die theoretischen Grundlagen einer Marktanalyse dargelegt und darauf aufbauend eine Marktanalyse durchgeführt werden. Betrachtet werden sollen in diesem Zusammenhang auch die rechtlichen Rahmenbedingungen, die für FinTech Unternehmen in Deutschland einschlägig sind, da auch diese Einfluss auf das Marktgeschehen haben. Ziel ist es, bestehende Rechtsgrundlagen sowie Entwürfe von künftigen Rechtsvorschriften mittels Recherche zu identifizieren und zu analysieren. Betrachtet werden sollen dabei das deutsche Recht sowie das für Deutschland als Mitgliedstaat der EU geltende EU-Recht.
Scheinselbständigkeit
(2023)
Im Rahmen dieser Untersuchung sollen Maßnahmen zur Reduzierung des Risikos von Scheinselbständigkeit für Unternehmen identifiziert und analysiert werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung einer zweiteiligen Checkliste für Unternehmen, die als Hilfsmittel bei der Beauftragung externer Drittdienstleister herangezogen werden kann.
Seit mehr als 40 Jahren wiederholen sich Diskussionen und Kontroversen über Sinn und Unsinn von Informationstechnik (IT) in Bildungseinrichtungen. Wurde bislang über das Arbeiten an und mit PC, Laptop oder Tablet debattiert, drehen sich aktuelle Diskussionen verstärkt um netzbasierte Anwendungen mit Rückkanal für Schülerdaten. Das Schüler*innenverhalten wird per Software ausgewertet, um Lehrinhalte automatisiert und „individualisiert“ anzupassen. Ergänzt werden solche Lernprogramme um Anwendungen der sogenannten „Künstliche Intelligenz“ (KI), die als „Lernbegleiter“ fungieren und zumindest perspektivisch fehlende Lehrkräfte ersetzen (sollen). Damit werden technische Systeme in Schulen etabliert, von denen nicht einmal mehr die Entwickler wissen, was diese Algorithmen genau tun.
Das erfordert einen kritisch-reflektierenden Diskurs. Dafür vertritt Ralf Lankau im vorliegenden Aufsatz die These, dass essenzielle Elemente der Bildung, wie die Erziehung zu Selbstbewusstsein, Reflexion und einer kritischen Bürgerschaft, mit solchen Lernprogrammen verloren gehen.