In meinem Projekt «Generate, Adapt, Imitate» habe ich mich mit der Technologie von Deep-Learning beschäftigt und habe untersucht, welche Möglichkeiten uns diese in Zukunft für die Gestaltung bieten kann.

In meiner theoretischen Arbeit habe ich mich kritisch mit der Monopolarisierung des Internets und den entstehenden Folgen für Gesellschaft und Wirtschaft auseinandergesetzt.

In meiner praktischen Arbeit wollte ich daher eine konstruktive Möglichkeit bieten, sich in spielerischer und kreativer Weise mit Deep-Learning im Bereich der Gestaltung auseinanderzusetzen. Ich setzte mich mit verschiedenen Deep-Learning-Methoden auseinander, um Bilder zu generieren. Die wichtigste Komponente war für mich, eine analoge Arbeitsweise miteinzubeziehen und den Menschen ebenfalls in den Prozess der Generierung zu involvieren. So entstand eine installative Arbeit, bei der ein analog vom Menschen gemachter Input von der Maschine in ein neues Bild übersetzt wird. Ich hoffe, durch mein Projekt einen spielerischen Kontakt zu Deep-Learning zu erzeugen, welcher Neugierde und Kreativität im Benutzer weckt.