Cette nouvelle formation se concentre sur l’utilisation du langage de programmation Python pour interagir avec les différentes interfaces (API) utilisées en intelligence artificielle.
Plusieurs concepts de base seront abordés afin de démystifier l’IA : l’apprentissage supervisé et non supervisé, les ensembles de données, l’entraînement des modèles, l’évaluation des performances, etc.
Les concepts fondamentaux du langage de programmation Python seront présentés, y compris les types et structures de données, les boucles, les conditions, les fonctions, la syntaxe et les bibliothèques. De plus, les librairies les plus couramment utilisées dans l’apprentissage machine seront présentées, ainsi que les API commerciales d’OpenAI, Anthropic, Midjourney, Stable Diffusion, etc. Les concepts de d’entraînement d’algorithme seront couverts. Des sessions de codage guidées sont prévues pour intégrer les acquis. Démonstration de l’apprentissage interactif de la machine (IML) avec Touch Designer. Enfin, des questions d’actualité seront abordées afin de susciter une réflexion critique.
Programme détaillé
SAMEDI 22 FÉVRIER
Matinée
Explications des concepts de base de l’apprentissage machine, supervisé ou non supervisé, les jeux de données, l’entraînement de modèles et l’évaluation des performances.
Après-midi
Présentation des concepts fondamentaux du langage de programmation Python utilisé pour l’apprentissage machine, incluant les structures de données, les boucles, les conditions, et les fonctions. Présentation des librairies les plus utilisées comme NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, et TensorFlow ou PyTorch, mais aussi les API commerciales d’OpenAI, Anthropic, Midjourney, Stable Diffusion. Courte séance d’appel d’API pour intégrer les acquis.
L’artiste Sofian Audry interviendra en tant qu’invité afin de témoigner de ses propres explorations en IA pour complémenter l’apprentissage.
DIMANCHE 23 FÉVRIER
Matinée
Retour sur les concepts d’entraînement (et comment améliorer les résultats). Session guidée de codage avec les acquis.
Après-midi
Démonstration d’Interactive Machine Learning (IML) avec Touch Designer. Session de codage guidée, avec l’aide et commentaires du formateur. Présentation des enjeux actuels et réflexions critiques des technologies d’apprentissage machine.
Maxime-Alexandre Gosselin
L’artiste-programmeur Maxime-Alexandre Gosselin termine des études en sciences informatiques et en arts numériques à l’Université Concordia, ce qui l’expose aux plus récentes avenues de développement et d’exploration de l’intelligence artificielle. Ses recherches en agriculture augmentée, en apprentissage machine interactif, et en génération d’images le placent à l’avant-plan des nouvelles technologies, de leurs possibilités et des enjeux qui y sont liés. De plus, Maxime-Alexandre Gosselin a collaboré avec de nombreux artistes à la réalisation de projets, ce qui lui permet de bien cibler les besoins techniques des projets atypiques. Il est aussi diplômé en photographie (Concordia) et occupe le poste de directeur technique pour le centre d’artistes TOPO depuis 2019.
Sofian Audry
Artiste et scientifique, Sofian Audry enseigne les médias interactifs à l’École des médias de l’Université du Québec à Montréal (UQÀM) et co-dirige le studio-laboratoire mXlab pour la création médiatique au-delà de l’humain ainsi que le réseau international Hexagram pour la recherche-création en arts, cultures et technologies.
Son travail explore les comportements d’agents hybrides à la frontière de l’art, de l’intelligence artificielle et de la vie artificielle, à travers des œuvres et des écrits. Son livre Art in the Age of Machine Learning se penche sur les pratiques artistiques de l’apprentissage automatisé (MIT Press, 2021). Ses projets artistiques se déploient à travers de multiples formes tels la robotique, l’installation, le bio-art et la littérature électronique.
Audry a étudié l’informatique et les mathématiques, l’apprentissage automatisé, la communication et les médias interactifs. Après l’obtention de son doctorat interdisciplinaire en Sciences Humaines de l’Université Concordia, Audry fut stagiaire postdoctoral au Massachusetts Institute of Technology à Cambridge en 2017. De 2017 à 2019, Sofian Audry fut Assistant Professor à l’Université du Maine et à l’Université Clarkson (États-Unis). Membre honoraire du centre d’artiste Perte de Signal (en assurant notamment la présidence de 2009 à 2017), Audry s’implique dans le développement de plusieurs logiciels libres pour les arts numériques.
Ses œuvres et ses recherches ont été présentées dans des événements et lieux d’exposition majeurs à l’échelle mondiale, tels Ars Electronica, Barbican, le Centre Pompidou, Club Transmediale, Dutch Design Week, Festival Elektra, International Digital Arts Biennale, International Symposium on Electronic Art, LABoral, La Gaîté Lyrique, Biennale de Marrakech, Nuit Blanche Paris, Société des Arts Technologiques, V2 Institute for Unstable Media, Muffathalle Munich et le Vitra Design Museum.