Die internationale Konferenz zum Thema »Art, Museums and Digital Cultures« bringt unterschiedliche wissenschaftliche und kreative Perspektiven auf die Schnittstellen zwischen Informationstechnologien und Kunst zusammen. Veranstaltet vom MAAT-Museum Lissabon und der Universidade NOVA de Lisboa.
Das Publikationsformat reflektiert unseren aktuellen Arbeits- und Diskussionsstand innerhalb der Forschungsgruppe. Zu den geplanten Inhalten.
Gezieltes Extrahieren von Informationen aus dem Quelltext von Webseiten, um die gewünschten Inhalte zur weiteren Verwendung lokal verfügbar zu machen. Die Bilddateien eines Museums mittels einer API zu scrapen, ist ein Anwendungsbeispiel.
Kurz für »Application Programming Interface«. Steht für eine Programmierschnittstelle, die die Anbindung einer Software an ein anderes Programm ermöglicht, z. B. für das Scraping von Datensätzen musealer Sammlungen.
Auch »Pattern Recognition«. Beschreibt das Erkennen von Regelmäßigkeiten, Wiederholungen und Ähnlichkeiten in einer großen Menge an Daten, um dadurch beispielsweise Gesichts-, Sprach- oder Texterkennung zu ermöglichen.
Kurz: PoC. Aus dem Projektmanagement. Als PoC wird der Nachweis verstanden, mit dem die prinzipielle Umsetzbarkeit eines Vorhabens, z. B. durch einen Prototyp, belegt wird. Von diesem Meilenstein ausgehend, kann weiter an dem Projekt gearbeitet werden.
Beschreibt einen Musterentwurf des zu entwickelnden Endproduktes. In der Softwareentwicklung wird eine prototypische Vorlage an die Bedürfnisse der User angepasst und dadurch in iterativen Zyklen stetig weiterentwickelt.
Eine Abfolge von Handlungsanweisungen zur Lösung eines Problems. Dabei folgen Algorithmen definierten Einzelschritten, welche in ihrer festgelegten Reihenfolge ausgeführt werden (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe).
Bedeutet das Einteilen von unterschiedlichen Objekten eines Datensatzes in verschiedene Gruppen. Dabei geschieht die Aufteilung automatisiert anhand von vorgefundenen Ähnlichkeitsmerkmalen, z.B. in einem Bildkorpus bei Gruppen wie »Hunde« und »Katzen«.
Der Begriff beschreibt die Entwicklung eines Modells mittels spezieller Lernalgorithmen, welche auf eine große Menge an Trainingsdaten zurückgreifen. Das dabei generierte ‚Wissen‘ kann für Vorhersagen oder Empfehlungen genutzt werden.
»Training the Archive« (2020–2023) ist ein Forschungsprojekt, das die Möglichkeiten und Risiken von KI in Bezug auf die automatisierte Strukturierung von musealen Sammlungsdaten zur Unterstützung der kuratorischen Praxis und der künstlerischen Produktion auslotet.
