原文：
www.kdnuggets.com/2016/04/machine-learning-artists-video-lectures-notes.html
毫无疑问，机器学习——更具体地说，深度学习——最近在艺术领域中扮演了越来越显著的角色。从Deep Dream到 Deep Forger，再到 Beyond the Fence，各种形式的艺术都受到了神经网络的创造力的影响，似乎这些变化也引起了那些不直接从事机器学习工作的人们的关注。
Gene Kogan，来自纽约大学的Tisch 艺术学院，最近启动了他的首个“艺术家机器学习”课程，这是该学院互动电信程序（ITP）中的一门选修课程。ITP 的使命是探索“通信技术的富有想象力的使用”，以及如何利用这些技术为个人的生活带来艺术和欢乐。他们自称为“最近可能的中心”，这个术语我认为非常棒。
课程不偏重技术，专注于可转移的机器学习和深度学习理解，这些理解将既可转移又可重复使用。直接来自该项目的课程描述网站：
本课程不会涵盖或假设对机器学习技术或数学细节的知识，而是专注于如何将现有工具集成到现有的交互式应用程序中，尽管会提供学习技术方面的资源。我们使用的工具将是平台无关的，这使得将机器学习添加到现有应用程序中变得更容易。编程能力将有助于定制提供的工具，但不是必需的。
对于那些无法搬到纽约市并注册为期两年的研究生课程的人来说，这门课程的最佳部分是课程材料可以在这里免费获得。在撰写时，以下讲座已经发布（直接链接）：
该课程似乎非常注重机器学习在艺术创作和改进中的应用。最近新增的递归神经网络讲座表明，本课程不会仅仅专注于视觉艺术，还会涉及文本生成和字符级模型。
Kogan 还在撰写有关此主题的书籍。你可以在这里查看**《艺术家的机器学习》**的草稿章节，图示和互动演示也可以在这里查看。
我们祝贺像 NYU 这样的优秀机构，它们认识到将优质课程材料免费公开的重要性；我们也对 Gene Kogan 表示敬意，他对这一做法的认识和兴趣同样值得称赞。
你可以在这里了解更多关于 Tisch 艺术学院 ITP 计划的信息。
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