CUTE 2022 – Numediart Masterclass on Culture and Technology

7 Juillet 9h-12h

LENSKIT Workshop

Baris Bozkurt

LensKit is a set of Python tools for experimenting with and studying recommender systems. It provides support for training, running, and evaluating recommender algorithms in a flexible fashion suitable for research and education. LensKit for Python (also known as LKPY) is the successor to the Java-based LensKit toolkit and a part of the LensKit project. The original LensKit project was created at the University of Minnesota by members of GroupLens research group. This group pioneered the development of recommender systems in the early 2000s. The GroupLens research group also runs the MovieLens experiment and provides its datasets for research purposes.

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Bio : Michael D. Ekstrand joined Boise State University in 2016 specializing in researching human-computer interaction regarding recommender systems. Currently an assistant professor in the Department of Computer Science at Boise State University. Dr. Ekstrand received his Ph.D. in Computer Science from the University of Minnesota and his B.S. in Computer Engineering from Iowa State University. He has built a number of open-source software packages, open-source software distribution being a key part of his research. Recent examples include: LensKit – a toolkit for building, researching, and studying recommender systems, and Grapht – a dependency injection framework for Java with novel configuration and static analysis capabilities.

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7 Juillet 14h-17h

Atelier FATSER-AI

Nathan Hubens

FasterAI est une librairie de compression de réseaux de neurones basée sur PyTorch ainsi que sur FASTAI.

Son but est d’apporter une vision haut-niveau et abstraite du domaine de la compression, afin de rendre

son usage aussi simple et rapide que possible. En effet, avec FasterAI, l’ajout d’une seule ligne de code suffit

à créer des modèles réduits.

Lors de cet atelier, nous prendrons en main la librairie et ferons le tour de ses différentes fonctionnalités.

Au programme, une session « tutoriel » où chacun pourra créer un modèle réduit en utilisant les techniques

suivantes, disponibles dans FasterAI:

• Sparsification des poids

• Pruning des poids

• Regularization groupée

• Knowledge Distillation

• Batch Normalization Folding

• Fully-Connected Layer Decomposition

• Lottery Ticket Hypothesis

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Bio : Nathan Hubens

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8 Juillet 9h-12h

Atelier ROS/GAZEBO

Mohamed Lamine Tazir

Bio : Mohamed Lamine Tazir est chercheur post-doctorant au département informatique, signal et intelligence artificielle de la Faculté Polytechnique de Mons (UMONS). Il est titulaire d’un Master 2 en systèmes intelligents et robotique de l’Université Pierre et Marie Curie (Paris 6), et d’un doctorat en robotique et vision par ordinateur de l’Université Clermont Auvergne (France). Ses recherches portent sur la navigation autonome des robots, la localisation, la planification de trajectoire, la compréhension des scènes et la perception appliquées à la localisation et la cartographie simultanées (SLAM) des robots mobiles et aériens.

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8 Juillet 14h-17h30

Atelier MULSEMEDIA

Christian Frisson

L’objectif de cet atelier est de découvrir, idéer, et créer des matériaux mulsemedia. Les matériaux mulsemedia sont des artéfacts interactifs produits avec des outils d’auteurisation, générant un rendu multisensoriel (pour cet atelier: visuel, auditif, haptique) pour améliorer l’expérience des personnes qui créent du contenu multimedia. Nous combinerons des outils à code source ouvert créés notamment au Metalab de la Société des Arts Technologiques (SAT), à l’Input Devices and Music Interaction Lab (IDMIL) de l’Université McGill, et à l’Institut numediart de l’Université de Mons (UMONS).

Agenda:

• (20 min) Présentation: enjeux et opportunités pour les matériaux mulsemedia

• (30 min) Présentation: outils matériels (avec kits disponibles en groupes)

o (15 min) LivePose: un outil à code source ouvert pour démocratiser la détection de poses et d’action pour les arts

o (15 min) ForceHost: une solution à code source ouvert pour générer des micrologiciels embarquant l’auteurisation et le rendu audio et haptique à retour de force sur des plateformes ESP32

• (10 min) Pause

• (30 min) Présentation: outils logiciels

o (15 min) MediaCycle: un cadriciel à code source ouvert pour organiser, visualiser et interagir avec des collections multimedia par similarité

o (15 min) libmapper/webmapper: un cadriciel à code source ouvert (librairie et Web UI) pour connecter des outils, incluant ceux mentionnés ci-dessus, par le mappage de signaux multimodaux

• (10 min) Pause

• (20 min) Idéation: avec fournitures de bureau: crayons, papier, tableaux, feutres… (ensemble en groupes)

• (20 min) Présentation: partage des idées et re-groupement

• (10 min) Pause

• (40 min) Création: avec outils matériels et logiciels (ensemble en groupes)

• (20 min) Présentation: exploration des démos

Bénéfices pour les participant-e-s:

• découvrir les matériaux mulsemedia, leurs enjeux et opportunités

• manipuler des outils à code source ouvert couvrant la conception, la production et le rendu de matériaux mulsemedia

• apprendre les techniques d’idéation et de présentation centrées sur la conception

• créer et montrer des prototypes en groupes

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Bio : Christian Frisson est chercheur PostDoc à la SAT de Montréal, spécialisé en interaction homme-machine, avec une expertise en visualisation de l’information, en recherche d’information multimédia et en interaction tangible/haptique. Il crée et évalue des interfaces utilisateur pour la manipulation de contenus et de données multimédia. Il favorise l’obtention de résultats reproductibles, réutilisables et durables grâce à des logiciels, du matériel et des ensembles de données ouverts.

https://frisson.re/