Applied application of generative neural networks in creative industries and industrial design

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

Delivered at:

HSE Art and Design School

Course type:

Compulsory course

When:

2 year, 2, 3 module

Instructor

Булгаков Вадим Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Учебный курс охватывает два модуля, посвящённых применению генеративных нейросетевых инструментов и основам программирования для работы с цифровым искусством и данными. В первом модуле студенты изучают генеративные нейросети и их роль в креативных индустриях, основы объектно-ориентированного проектирования, генерацию изображений и этические аспекты использования нейросетей. Второй модуль вводит студентов в базовые концепции программирования, предоставляет основы Python и инструменты для анализа данных и визуализации с помощью библиотек Numpy и Pandas, а также изучение Processing для генеративного искусства.Онлайн-курс доступен по ссылке https://hsedesign.ru/teams/hsecourses-generativeaitwo

Цель освоения дисциплины

• Сформировать навыки работы с нейросетевыми инструментами, основами промпт-дизайна и объектно-ориентированного проектирования, а также развить понимание основ программирования, анализа данных и генеративного искусства с использованием Python и Processing.

Планируемые результаты обучения

• Студенты изучат принципы работы генеративных нейросетевых инструментов для форматов взаимодействия: текст–текст, текст–изображение, изображение–изображение.
• Студенты изучат тему объектно-ориентированного проектирования.
• Студенты изучают что такое нейросетевые модели, токены, промпты, пайплайны производства в креативной индустрии. Принципы интерпретации моделей машинного обучения и методики составления задач-подсказок для генеративных нейронный сетей.
• Студенты изучат основы программирования, понятия и принципы, используемые языки программирования и их роль в создании программных решений, познакомятся с основными конструкциями языка Python.
• Студенты изучат применение ИИ для продвижения себя или своих проектов, а также иные возможности применения нейросетей в маркетинге.

Содержание учебной дисциплины

• Генеративные нейросетевые инструменты
• Генерация простых изображений и основы промпт-дизайна
• Объектно-ориентированное проектирование
• Генерация иллюстраций
• Нейросеть как инструмент художника
• Нейросетевые утилиты
• Построение пайплайна
• Что такое программирование
• Введение в конструкции Python: функции, циклы и др. Фракталы
• Списки и матрицы. Библиотека Numpy
• Обработка данных и визуализация. Библиотека Pandas. Инфографика
• Processing и генеративное искусство

Элементы контроля

• Домашние задания
• Проекты
• Тест

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  a — оценка за выполненные домашние задания в 3 модуле, b — оценка за проект в 3 модуле, c — оценка за выполненные домашние задания в 4 модуле, d — оценка за тест в 4 модуле, e — оценка за проект в 4 модуле, x — итоговая оценка за дисциплину: (((a + b)*0.5) + (c*0.4 + (d+e)*0.3))*0.5 = x

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Паттерны объектно-ориентированного проектирования - 978-5-4461-1595-2 - Э. Гамма, Р. Хелм, Р. Джонсон, Дж. Влиссидес - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/371734 - 371734 - iBOOKS
• Симулякры и симуляции, Бодрийяр, Ж., 2018

Рекомендуемая дополнительная литература

• Омельяненко, Я. Эволюционные нейросети на языке Python : руководство / Я. Омельяненко , перевод с английского В. С. Яценкова. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 310 с. — ISBN 978-5-97060-854-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/179494 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Ву Тху Ча -
• Булгаков Вадим Александрович