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GMU:Audiovisual Interaction in TouchDesigner (view source)
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(Created page with "===German version, for English, see below=== Im Zentrum des Seminars stehen die Grundprinzipien von TouchDesigner als Echtzeit-Umgebung für audiovisuelle Systeme. Vermittelt werden nicht nur software-spezifische Workflows, sondern übertragbare Konzepte: node-basierte Logiken, Signalfluss, Datenmapping, Netzwerkstrukturen und performative Steuerung – anwendbar auch auf andere Umgebungen. Der Fokus liegt dabei auf der Konzeption digitaler Environments: Wie entstehen...") Tag: 2017 source edit |
No edit summary Tag: 2017 source edit |
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Fach/Werkmodul | |||
<br>Alexander König | |||
==German version, for English, see below== | |||
Im Zentrum des Seminars stehen die Grundprinzipien von TouchDesigner als Echtzeit-Umgebung für audiovisuelle Systeme. Vermittelt werden nicht nur software-spezifische Workflows, sondern übertragbare Konzepte: node-basierte Logiken, Signalfluss, Datenmapping, Netzwerkstrukturen und performative Steuerung – anwendbar auch auf andere Umgebungen. | Im Zentrum des Seminars stehen die Grundprinzipien von TouchDesigner als Echtzeit-Umgebung für audiovisuelle Systeme. Vermittelt werden nicht nur software-spezifische Workflows, sondern übertragbare Konzepte: node-basierte Logiken, Signalfluss, Datenmapping, Netzwerkstrukturen und performative Steuerung – anwendbar auch auf andere Umgebungen. | ||
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Das Seminar arbeitet mit der Infrastruktur des Digital Bauhaus Lab und bezieht weitere Räume der Universität ein, etwa das Hybride Lernatelier. Ziel ist es, technische Grundlagen mit räumlichem Denken und konzeptioneller Entwicklung zu verbinden und eigenständige Nutzungsszenarien für vernetzte Medienräume zu entwerfen. | Das Seminar arbeitet mit der Infrastruktur des Digital Bauhaus Lab und bezieht weitere Räume der Universität ein, etwa das Hybride Lernatelier. Ziel ist es, technische Grundlagen mit räumlichem Denken und konzeptioneller Entwicklung zu verbinden und eigenständige Nutzungsszenarien für vernetzte Medienräume zu entwerfen. | ||
Gastvorträge aus den Sounddepartments sowie eingeladene Künstlerinnen und Künstler ergänzen die praktische Arbeit um Einblicke in aktuelle künstlerische Praxis. | Gastvorträge aus den Sounddepartments sowie eingeladene Künstlerinnen und Künstler ergänzen die praktische Arbeit um Einblicke in aktuelle künstlerische Praxis. | ||
===AI: Data, Power & Aesthetics – Between (Data) Science and (Sub)culture=== | ===AI: Data, Power & Aesthetics – Between (Data) Science and (Sub)culture=== | ||
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Im zweiten Teil verschieben wir den Blick auf die gesellschaftliche Dimension von Technik. Mit Gilbert Simondon verstehen wir Technik als etwas Offenes: Sie entsteht im Zusammenspiel mit sozialen und kulturellen Umgebungen. Technische Systeme sind keine abgeschlossenen Black Boxes, sondern relationale Gefüge, die sich weiterentwickeln. | Im zweiten Teil verschieben wir den Blick auf die gesellschaftliche Dimension von Technik. Mit Gilbert Simondon verstehen wir Technik als etwas Offenes: Sie entsteht im Zusammenspiel mit sozialen und kulturellen Umgebungen. Technische Systeme sind keine abgeschlossenen Black Boxes, sondern relationale Gefüge, die sich weiterentwickeln. | ||
Parallel dazu steht Theodor W. Adornos Kritik der Kulturindustrie: Kultur und Technik werden standardisiert, ökonomisch organisiert und auf Effizienz getrimmt. Differenz wird geglättet, Subjektivität formatiert. In der heutigen Plattformökonomie zeigt sich diese Logik algorithmisch: KI wird zur Monopol-Machtform, wenn Modelle, Daten und Infrastrukturen in den Händen weniger Konzerne liegen. Nicht die Technologie selbst ist das Problem, sondern ihre Konzentration in hegemonialen Strukturen. | Parallel dazu steht Theodor W. Adornos Kritik der Kulturindustrie: Kultur und Technik werden standardisiert, ökonomisch organisiert und auf Effizienz getrimmt. Differenz wird geglättet, Subjektivität formatiert. In der heutigen Plattformökonomie zeigt sich diese Logik algorithmisch: KI wird zur Monopol-Machtform, wenn Modelle, Daten und Infrastrukturen in den Händen weniger Konzerne liegen. Nicht die Technologie selbst ist das Problem, sondern ihre Konzentration in hegemonialen Strukturen. | ||
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Subkultur fungiert damit als Gegenmodell zur Kulturindustrie: ein Raum, in dem Differenz möglich bleibt – und in dem auch KI nicht als Monopol-Infrastruktur, sondern als künstlerisches Material und politisches Werkzeug gedacht werden kann. | Subkultur fungiert damit als Gegenmodell zur Kulturindustrie: ein Raum, in dem Differenz möglich bleibt – und in dem auch KI nicht als Monopol-Infrastruktur, sondern als künstlerisches Material und politisches Werkzeug gedacht werden kann. | ||
==English version, for German, see above== | |||
At the core of the seminar are the fundamental principles of TouchDesigner as a real-time environment for audiovisual systems. The course conveys not only software-specific workflows, but also transferable concepts: node-based logics, signal flow, data mapping, network structures, and performative control—applicable to other environments as well. | |||
The focus lies on the design of digital environments: How do networked, spatial, and interactive media environments emerge? How can different technologies—video projection, multichannel audio with Dante, ambisonics, sensing, microscopy, and sonification—be meaningfully combined? | |||
The seminar works with the infrastructure of the Digital Bauhaus Lab and incorporates additional university spaces, such as the Hybrid Learning Studio. The aim is to connect technical foundations with spatial thinking and conceptual development, and to design independent usage scenarios for networked media environments. | |||
Guest lectures from the sound departments, as well as invited artists, complement the practical work with insights into current artistic practice. | |||
===AI: Data, Power & Aesthetics – Between (Data) Science and (Sub)culture=== | |||
This seminar opens the black box of AI—not to mystify it, but to make it understandable. We begin with an accessible introduction to the fundamentals of machine learning: what do “data,” “models,” “training,” and “prediction” actually mean? The aim is to separate technical mechanisms from marketing narratives—and to neither demonize nor glorify AI. | This seminar opens the black box of AI—not to mystify it, but to make it understandable. We begin with an accessible introduction to the fundamentals of machine learning: what do “data,” “models,” “training,” and “prediction” actually mean? The aim is to separate technical mechanisms from marketing narratives—and to neither demonize nor glorify AI. | ||