Global ETD Search

81	AI learn, AI do : En konstvetenskaplig studie om AI-modellers materialbetingade förmågor, aktörskap och deltagande inom konstnärliga processer / AI learn, AI do : An art-historical study about the material-based abilities, agencies, and involvement in artistic processes of AI-models Persson, Cornelius January 2023 (has links) This master’s thesis investigates generative AI-art through the lens of actor network theory. By focusing on the role of images in datasets as a material that effects both AI-models and artworks, the decisively non-human agencies generative AI-models can be said to possess, and the traces and associations that generative AI-models imbue artworks with, this thesis aims to investigate art that has been created with GAN-models as well as contemporary text-to-image diffusion-models, by way of similar premises. Forgoing common discussions and questions regarding the status of AI-art as art that inundate many a reasoning regarding this topic, this thesis instead investigates the use of generative AI to make images and art with an understanding of it as a multifaceted practice that can be observed and experienced in a variety of ways. General topics such as the way images are used to train AI-models, the blurry connections between trained images and generated images, the way AI-models can be used and interacted with by using prompts as well as different kinds of interfaces and AI-Image-generators, are investigated, followed by the analysis of a number of artworks for which generative AI has been used. Throughout this study generative AI-art emerges as a both novel and oftentimes contested artform that is defined by direct and indirect connection to other media, a varied understanding of what it is that the artificial intelligence appears to do, and a use of the AI-artwork as a means to comment the mediums emerging characteristics. actor network theory AI-art AI-image artificial intelligence diffusion art prompt prompting Stable Diffusion GAN midjourney ANT aktör nätverks teori AI-konst AI-bild AI-modell AI artificiell intelligens diffusions-konst GAN-konst bildmaterial träningsdata appropriering latent utrymme generativ Latour Art History Konstvetenskap
82	Examining the Privacy Aspects and Cost-Quality Balance of a Public Sector Conversational Interface Meier Ström, Theo, Vesterlund, Marcus January 2024 (has links) This thesis explores the implementation of a conversational user interface for Uppsala Municipality, aimed at optimising the balance between cost of usage and quality when using large language models for public services. The central issue addressed is the effective integration of large language models, such as OpenAI's GPT-4, to enhance municipal services without compromising user privacy and data security. The solution developed involves a prototype that utilises a model chooser and prompt tuner, allowing the interface to adapt the complexity of responses based on user input. This adaptive approach reduces costs while maintaining high response quality. The results indicate that the prototype not only manages costs effectively, but also adheres to standards of data privacy and security. Clear information on data use and transparency improved user trust and understanding. In addition, strategies were effectively implemented to handle sensitive and unexpected input, improving overall data security. Overall, the findings suggest that this approach to implementing conversational user interfaces in public services is viable, offering valuable insights into the cost-effective and secure integration of language models in the public sector. The success of the prototype highlights its potential to improve future municipal services, underscoring the importance of transparency and user engagement in public digital interfaces. / Den här masteruppsatsen undersöker implementeringen av ett konversationsgränssnitt för Uppsala kommun, med målet att optimera balansen mellan kostnad och kvalitet vid användning av stora språkmodeller för den offentliga sektorn. Den centrala frågan som besvaras är hur stora språkmodeller, såsom OpenAI:s GPT-4, kan integreras för att förbättra kommunala tjänster utan att kompromissa med användarnas integritet och datasäkerhet. Den utvecklade lösningen innefattar en prototyp som använder en modellväljare och promptjusterare, vilket gör det möjligt för gränssnittet att anpassa svarens komplexitet baserat på användarens meddelande. Detta tillvägagångssätt reducerar kostnaderna samtidigt som en hög svarskvalitet bibehålls. Resultaten visar att prototypen inte bara hanterar kostnaderna effektivt, utan också upprätthåller standarder för datasekretess och säkerhet. Tydlig information om dataanvändning och transparens förbättrade avsevärt användarnas förtroende och förståelse. Dessutom implementerades strategier effektivt för att hantera känslig och oväntad data, vilket förbättrade den övergripande datasäkerheten. Sammanfattningsvis tyder resultaten på att detta tillvägagångssätt för implementering av konversationsgränssnitt i offentliga tjänster är möjligt och erbjuder lärdomar om kostnadseffektiv och säker integration av språkmodeller i offentlig sektor. Prototypens framgång påvisar dess potential att förbättra framtida kommunala tjänster, men lyfter också vikten av transparens och användarengagemang i offentliga digitala gränssnitt. CUI Chatbot Chat bot Municipal OpenAI LLM Public sector Generative AI Public sector AI AI Conversational UI Privacy Cost Transparency XAI Sensitive data Presidio Anonymization CUI Chatbot Chattbot Chatt Kommunal OpenAI LLM Offentlig sektor Generativ AI Offentlig sektor AI AI Konversation UI Integritet Kostnad Transparens XAI Känslig data Presidio Anonymisering Computer and Information Sciences Data- och informationsvetenskap
83	Leveraging Large Language Models for Actionable Insights in Facility Management : An Applied Study in Commercial Housing Real Estate / Utnyttjande av stora språkmodeller för handlingsbara insikter i fastighetsförvaltning : En tillämpad studie inom kommersiella bostadsfastigheter Andrén, Björn January 2024 (has links) Artificial intelligence is one of the long-term trends in the twenty-first century. Historically, the real estate industry has been slow to adopt new technology, but generative AI introduces a range of innovative applications that traditional AI has not addressed. Creating a unique opportunity for the real estate industry to evolve and position itself at the forefront of technological advancements. Despite the promising potential of large language models, research applying the technology on real world problems within real estate sector is almost non-existent. Only a limited number of studies currently exist exploring the area. No applied studies of the technology have yet to be made in Europe to the authors knowledge. The purpose of this study was thus to contribute with an applied study of the technology within the context of facility management. Exploring how generative AI can increase efficiency within facility management by utilizing large language models to analyse tenant matters. Execution consisted of partnering with a real estate company, developing propritary frameworks, technology, and testing these on real world data. A design based researched method was adjusted to fit this study. In total 822 tenant matters where analyzed by a large language model (LLM). The findings show that a large language model can be utilized to analyze tenant matters. Furthermore, that model outputs can be trusted and utilized to improve services for tenants. This study highlights the importance of original data quality, data selection, understanding data inputs and contextualizing instructions for the large language model to achieve successfull automated information extraction. Concluding that analysing tenant matters with generative AI makes it possible to identify and quantify how a real estate company functions, performs, and meets tenants’ needs as a whole —not just from a facility management perspective. / Artificiell intelligens är en av de långsiktiga trenderna under tjugoförsta århundradet. Historiskt har fastighetsbranschen varit långsam med att anamma ny teknik, men generativ AI introducerar en rad innovativa tillämpningar som traditionell AI inte har adresserat. Detta skapar en unik möjlighet för fastighetsbranschen att utvecklas och positionera sig i framkanten av tekniska framsteg. Trots den lovande potentialen hos stora språkmodeller är forskning som tillämpar tekniken, på verkliga problem inom branschen, nästan obefintlig. Endast ett begränsat antal studier existerar för närvarande som utforskar området. Ingen tillämpad studie av tekniken har ännu gjorts i Europa, enligt författarens kännedom. Syftet med denna studie var således att bidra med en tillämpad studie av tekniken inom ramen för fastighetsförvaltning. Utforska hur generativ AI kan öka effektiviteten inom fastighetsförvaltning genom att använda stora språkmodeller för att analysera hyresgäst- ärenden. Genomförandet bestod av att samarbeta med ett fastighetsbolag, utveckling av proprietära ramverk, teknik och testa dessa på verkliga data. En designbaserad forskningsmetod justerades för att passa studien. Totalt analyserades 822 hyresgästärenden av en stor språkmodell (LLM). Resultaten visar att en stor språkmodell kan användas för att analysera hyresgästärenden. Vidare att modellens svar går att lita på och kan användas för att förbättra tjänster mot hyresgäster. Studien framhäver vikten av originaldatakvalitet, val av data, förståelse för datainmatning samt kontextualisering av instruktioner för att den stora språkmodellen ska uppnå framgångsrik automatisk informationsutvinning. Slutsatsen är att AI-analys av hyresgästärenden gör det möjligt att identifiera och kvantifiera hur ett fastighetsbolag som helhet fungerar, presterar och möter hyresgästernas behov—inte bara ur ett fastighetsförvaltningsperspektiv. "Real Estate" "Generative AI" "AI" "LLM" "GPT" "Chat-GPT" "Facility Management" "Operating Cost" "Fastigheter" "Generativ AI" "LLM" "Digitalisering" "chat-GPT" "Fastighetsförvaltning" "Operativa kostnader" Civil Engineering Samhällsbyggnadsteknik
84	Towards topology-aware Variational Auto-Encoders : from InvMap-VAE to Witness Simplicial VAE / Mot topologimedvetna Variations Autokodare (VAE) : från InvMap-VAE till Witness Simplicial VAE Medbouhi, Aniss Aiman January 2022 (has links) Variational Auto-Encoders (VAEs) are one of the most famous deep generative models. After showing that standard VAEs may not preserve the topology, that is the shape of the data, between the input and the latent space, we tried to modify them so that the topology is preserved. This would help in particular for performing interpolations in the latent space. Our main contribution is two folds. Firstly, we propose successfully the InvMap-VAE which is a simple way to turn any dimensionality reduction technique, given its embedding, into a generative model within a VAE framework providing an inverse mapping, with all the advantages that this implies. Secondly, we propose the Witness Simplicial VAE as an extension of the Simplicial Auto-Encoder to the variational setup using a Witness Complex for computing a simplicial regularization. The Witness Simplicial VAE is independent of any dimensionality reduction technique and seems to better preserve the persistent Betti numbers of a data set than a standard VAE, although it would still need some further improvements. Finally, the two first chapters of this master thesis can also be used as an introduction to Topological Data Analysis, General Topology and Computational Topology (or Algorithmic Topology), for any machine learning student, engineer or researcher interested in these areas with no background in topology. / Variations autokodare (VAE) är en av de mest kända djupa generativa modellerna. Efter att ha visat att standard VAE inte nödvändigtvis bevarar topologiska egenskaper, det vill säga formen på datan, mellan inmatningsdatan och det latenta rummet, försökte vi modifiera den så att topologin är bevarad. Det här skulle i synnerhet underlätta när man genomför interpolering i det latenta rummet. Denna avhandling består av två centrala bidrag. I första hand så utvecklar vi InvMap-VAE, som är en enkel metod att omvandla vilken metod inom dimensionalitetsreducering, givet dess inbäddning, till en generativ modell inom VAE ramverket, vilket ger en invers avbildning och dess tillhörande fördelar. För det andra så presenterar vi Witness Simplicial VAE som en förlängning av en Simplicial Auto-Encoder till dess variationella variant genom att använda ett vittneskomplex för att beräkna en simpliciel regularisering. Witness Simplicial VAE är oberoende av dimensionalitets reducerings teknik och verkar bättre bevara Betti-nummer av ett dataset än en vanlig VAE, även om det finns utrymme för förbättring. Slutligen så kan de första två kapitlena av detta examensarbete också användas som en introduktion till Topologisk Data Analys, Allmän Topologi och Beräkningstopologi (eller Algoritmisk Topologi) till vilken maskininlärnings student, ingenjör eller forskare som är intresserad av dessa ämnesområden men saknar bakgrund i topologi. Variational Auto-Encoder Nonlinear dimensionality reduction Generative model Inverse projection Computational topology Algorithmic topology Topological Data Analysis Data visualisation Unsupervised representation learning Topological machine learning Betti number Simplicial complex Witness complex Simplicial map Simplicial regularization. Variations autokodare Ickelinjär dimensionalitetsreducering Generativ modell Invers projektion Beräkningstopologi Algoritmisk topologi Topologisk Data Analys Datavisualisering Oövervakat representationsinlärning Topologisk maskininlärning Betti-nummer Simplicielt komplex Vittneskomplex Simpliciel avbildning Simpliciel regularisering. Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)
85	Ambient musik : En undersökning om spatial musik som klingande arkitektur / Ambient Music : Investigating spatial music as sounding architecture Milveden, Jens January 2022 (has links) ”Ambient Music”, established and described by its ”creator” Brian Eno, has become a term with a wide range of uses - as generative music, in sound- and audiovisual art installation, a mediated ”sound” of a genre through albums and artists to plug in to during your daily walk - as well as any imaginable association with the term connected to public, spatial or virtual ambience. Through the liner notes of the genres original albums (Ambient 1: Music For Airports of 1978, and to some extent Discreet Music of 1975) it is clear though that the original idea is more related to listening to your own spatial awareness as a form of music rather than a following of certain sounds and conventions that the term has been associated with. At the time as a sonic alternative to conventional background music of public spaces. The author suggests that these ideas never would have surfaced if it wasn’t for the earlier ideas of Erik Satie and John Cage, whose sonic frameworks and instructions beyond the traditional music sheet were vital for Eno to create generative canvases of sounding art for the spaces. The paper then focuses on consolidating the term ”Ambient Music” with its frameworks in art and function by deconstructing it between spatial, architectonic usage and as a mediated genre of a ”sound”, via virtual generative music - and back again, via its original description of enhancing environments ”acoustic and atmospheric idiosyncracies”. With Eno’s original thesis in mind the paper continues to explore where ”Ambient Music” (through arguably its sub-genre, ”Spatial Music”) is today, as well as looking at the potential futures for the genres’ artistic functions as an established and accepted sonic element of physical architecture and public spaces. This exemplified by building a bridge between ”Ambient Music” and the modern ”non-ambient” sonic scenographer, ”Spatial Music”-artist Mareike Dobewall, for further discussions on sound art as sounding architecture - a potential future for the Ambient label. Sonic Spatial Ambient Architecture John Cage Brian Eno Dobewall Erik Satie Music Soundscape Generative Music For Airports Furniture Music Indeterminacy Ambience Space Acoustics Sound Installation Audiovisual Atmosphere Landscape Muzak Background Music Musica Mundana Voicelanding Phenomenology Spatial Ambient Arkitektur Musik John Cage Brian Eno Dobewall Erik Satie Musica Mundana Voicelanding Ljudlandskap Generativ Möblemangsmusik Indeterminism Ambiens Rumslighet Akustik Installation Ljudinstallation Audiovisuell Atmosfär Landskap Muzak Bakgrundsmusik Fenomenologi Musicology Musikvetenskap

Page generated in 0.1164 seconds