56-869 (MA 20 LP) PRÄSENZ S: Musikgeschmack mit künstlicher Intelligenz erforschen

Lehrende: Tim Ziemer

Veranstaltungsart: Seminar

Anzeige im Stundenplan: Musikgeschmack mit k

Semesterwochenstunden: 3

Credits: 20,0

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Weitere Informationen:
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WICHTIGE Hinweise vom Studienbüro zum WiSe 22/23

• Leistungspunkte und An- und Abmeldung
  Für Veranstaltungen mit unterschiedlichen LP-Varianten gilt:
  1. Pro Lehrveranstaltung nur eine Anmeldung!
  2. Ein Wechsel der LP-Variante einer Lehrveranstaltung kann NUR während der Anmeldephasen vorgenommen werden!
  
  Abmeldungen von Veranstaltungen sind NUR bis zum Ende der Abmeldephase möglich!
  
  
• Bei allgemeinen Fragen zu Ihrer STiNE-Anmeldung LESEN SIE gerne den Leitfaden für die Anmeldungen in STiNE für das WiSe 22/23. Dort finden Sie die besonderen An- und Abmeldefristen sowie Infos zum Anmeldeverfahren im FB Kultur: https://www.kulturwissenschaften.uni-hamburg.de/studium/stine-anleitungen.html
  
  
• Bei Problemen mit Ihrer STiNE-Anmeldung wenden Sie sich bitte unbedingt noch während der laufenden Anmeldephase an die Studienkoordination! Die Kontaktdaten finden Sie hier: https://www.kulturwissenschaften.uni-hamburg.de/studium/studienkoordination.html
  
  
• Die Modulübersichten als Orientierung, damit Sie die richtigen Modulzuordnungen in STiNE vornehmen können, finden Sie auf der Seite: https://www.kulturwissenschaften.uni-hamburg.de/studium/studiengaenge.html

Kommentare/ Inhalte:
Hören, was alle hören, Geschmacksnachbarn finden, Lieblingsära, Lieblingslabel… „Alexa, spiel fette Beats mit Synthesizern!“ Gibt es Hörertypen, welche Rolle spielen Rhythmus, Melodie, Harmonie, Instrumentierung, Arrangement, Sound, Genre der Musik selbst, neben Bildungsgrad, Umfeld und autobiografischen Erlebnisse für Musikpräferenz? Kennen Musikrezipient*innen überhaupt die Gründe für ihre Vorlieben? Kann künstliche Intelligenz Musikpräferenz verstehen? Und warum hat Spotify Musik als Einnahmequelle aufgegeben und versucht nun, mit Podcasts sein Geld zu verdienen? In diesem Seminar lernen sie Konzepte der Musikpräferenz sowie Features und statistische Methoden der künstlichen Intelligenz für automatisierte Musikanalyse, Musikempfehlung und Musik-Browsing kennen. Wir verbinden Music Information Retrieval mit soziologischen, philosophischen, psychoakustischen und musikpsychologischen Konzepten und werfen einen Blick auf den Musikmarkt.
Hören, was alle hören, Geschmacksnachbarn finden, Lieblingsära, Lieblingslabel… „Alexa, spiel fette Beats mit Synthesizern!“ Gibt es Hörertypen, welche Rolle spielen Rhythmus, Melodie, Harmonie, Instrumentierung, Arrangement, Sound, Genre der Musik selbst, neben Bildungsgrad, Umfeld und autobiografischen Erlebnisse für Musikpräferenz? Kennen Musikrezipient*innen überhaupt die Gründe für ihre Vorlieben? Kann künstliche Intelligenz Musikpräferenz verstehen? Und warum hat Spotify Musik als Einnahmequelle aufgegeben und versucht nun, mit Podcasts sein Geld zu verdienen? In diesem Seminar lernen sie Konzepte der Musikpräferenz sowie Features und statistische Methoden der künstlichen Intelligenz für automatisierte Musikanalyse, Musikempfehlung und Musik-Browsing kennen. Wir verbinden Music Information Retrieval mit soziologischen, philosophischen, psychoakustischen und musikpsychologischen Konzepten und werfen einen Blick auf den Musikmarkt.

Modulkürzel:
20 LP MA 10/11: SYSMA 3

ACHTUNG: Eine einmal erfolgreich belegte Veranstaltung kann, falls das gleiche Thema in einem anderen Semester erneut angeboten wird, nicht noch einmal belegt werden. Dies gilt auch, wenn die Veranstaltung für ein anderes Modul/einen anderen Bereich sowie mit einer anderen LP-Zahl angeboten wird.