| Código |
16794
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| Ano |
3
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| Semestre |
S1
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(30H)/T(30H)
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| Área Científica |
INFORMÁTICA E DESIGN
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Objectivos de Aprendizagem |
O principal objetivo geral desta unidade curricular (UC) é o seguinte:
1) Desenvolver nos estudantes uma visão holística dos sistemas generativos computacionais em práticas criativas de artes visuais, artes performativas, design, jogos digitais, etc.
No que respeita aos objetivos específicos, e após a conclusão desta UC, os alunos deverão ser capazes de:
1) conhecer artistas e suas obras em artes visuais, artes performativas, internet-arte e arte generativa;
2) compreender o potencial artístico das ferramentas tecnológicas;
3) compreender, articular e discutir questões sociais, éticas e filosóficas que envolvem a criatividade computacional e as práticas artísticas generativas;
4) identificar, descrever, avaliar, criticar e contrastar obras de arte generativas e sistemas computacionalmente criativos;
5) utilizar inteligência artificial para gerar material artístico;
6) implementar e testar sistemas artísticos generativos;
7) desenvolver uma peça artística interativa.
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Conteúdos programáticos |
1) Arte e criatividade: história, artistas e suas técnicas, processos criativos na arte, linguagens artísticas, história da arte generativa.
2) Introdução à Inteligência Artificial (IA) e às Artes Generativas (AG).
3) Introdução à Aprendizagem Profunda e Redes Neuronais.
4) Artes Generativas (AG). Abordagem convencional e abordagem baseada em AP: artes generativas convencionais; AP para AG: da CNN ao AutoEncoder, VAE e GAN; Síntese de imagem: tradução de imagem para imagem, Pix2Pix, CycleGAN; estudos de caso: Deep Dream.
5) Modelação de Estilo Artístico Neuronal. Conteúdo vs. estilo, extração de características, síntese de textura, pastiche; transferência de estilo neuronal com BigGAN e StyleGAN.
6) Artes Gerativas em Modalidades. Geração de conteúdos textuais: modelos Bert e GPT; Geração musical: fundamentos e estudos de caso; Geração de movimento e dança: Noções básicas e estudos de caso.
7) Métodos de avaliação da criatividade computacional.
8) Perspetivas sociais e filosóficas.
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Bibliografia principal |
1) K. Brennan (2011), Creative computing: A design-based introduction to computational thinking. Disponível em http://tinyurl.com/brennancc.
2) B. Groß, H. Bohnacker, J. Laub, and C. Lazzeroni (2018), Generative design: visualize, program, and create with JavaScript in p5. js, Chronicle Books.
3) P. Machado, J. Romero, and G. Greenfield (2021), Artificial Intelligence and the Arts. Springer International Publishing.
4) J. Maeda (2005), Creative code, Thames and Hudson.
5) J. Parker and S. Diamond (2020), Generative art: algorithms as artistic tool, Durvile & UpRoute Books.
6) J. Parker (2023), Generative Art for Python, Uproute.
7) M. Pearson (2011), Generative art: a practical guide using Processing, Simon and Schuster Publishers.
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| Língua |
Português
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