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人工智能时代的艺术：通过神经网络实现日本艺术绘画风格的迁移
日本艺术历史悠久，底蕴深厚；最早定居日本列岛的人们可以追溯到公元前十世纪，当时他们使用各种媒介创作艺术作品（Mason 1993）。绳文时代是日本历史上“最早”的时代，以陶器而闻名，这种陶器不仅是日本最古老的，也是世界上最古老的。它以印在粘土上的“绳纹”图案而独树一帜（Hoang 2016）。从历史上看，日本文化和艺术深受中国人的影响，中国人引入了新的艺术技巧和风格（Kaminishi 2006）。但日本艺术与其文化影响截然不同，并发展出了自己的创新风格和主题。例如，日本人在早期历史中开发了大和绘，这种绘画既体现了中国的影响，又用本土图案取代了某些中国图案（日本物品 2021）。
摘要：在绘画课程中专门使用信息和通信技术（ICT）为复杂的吸引力提供了机会。
摘要 ：在绘画课中有目的地使用信息和通信技术 (ICT) 为吸引各种形式的感性和理性认知提供了机会，以便全面研究和彻底吸收所研究对象和现象的本质；形成学生的科学思维方式；发展未来专家的创造能力；提高教育过程的效率等。本文的目的是探索 ICT 工具在未来技术教师绘画课图形培训过程中的教学能力。已确定，只有使用特殊软件才能在学生的图形准备过程中有效地使用 ICT。在这方面，根据各种分类特征（教学目标；基本架构；科学知识分支；功能目的）对可用于未来技术教师绘画课图形培训过程中的软件工具进行了分析和系统化。介绍了在学生图形准备中系统使用各种软件教学功能的实践经验（教育演示文稿、电子数据库、电子目录、控制软件）以及建模软件的一般特征，包括计算机辅助设计系统（ArchiCad、AutoCad、SolidWorks、T-Flex Cad、COMPASS），这些软件已成为学生图形准备中最广泛的软件。作者揭示了 COMPASS 程序在学习几何、投影、机械制造、示意图和施工图过程中的功能可能性和教学意义。本文介绍了在未来技术教师的图形培训过程中实施 ICT 工具（包括 COMPASS 程序）的结果。关键词：信息和通信技术；软件；实践经验；教育过程；绘画课；创造能力的发展。如何引用：Nyshchak, I., Martynets, L., Kurach, M., Buchkivska, G., Greskova, V., & Nosovets, N. (2020)。信息和通信技术在未来技术教师图形培训中的教学机会。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (2), 104-123。https://doi.org/10.18662/brain/11.2/77
FY24 费用
课程编号 课程名称 费用 艺术 UAR105 陶瓷 $35.00 UAR106 材料设计 $42.00 UAR109 素描 $25.00 UAR111 绘画 $35.00 UAR112 摄影技术 $25.00 UAR113 摄影 $25.00 UAR142 数码艺术 $25.00 UPS800 Foto 1140 数码摄影入门 $25.00 UAR623 荣誉数码艺术 $40.00 UAR914 珠宝与金属 $40.00 UAR139 荣誉珠宝与金属 $100.00 UAR604 材料设计荣誉 $84.00 UAR611 荣誉陶瓷 $70.00 UAR612 荣誉素描 $45.00 UAR613 荣誉绘画 $75.00 UAR614 荣誉摄影 $45.00 UAR140 荣誉高级珠宝和金属 $100.00 UAR615 荣誉高级材料设计 $100.00 UAR624 荣誉高级数字艺术 $55.00 UAR617 荣誉高级绘画 $75.00 UAR618 荣誉高级摄影 $65.00 UAR619 荣誉高级绘画 $100.00 UAR621 荣誉高级陶瓷 $100.00 UAR138 AP 绘画 $75.00 UAR803 AP 2D 艺术与设计（摄影） $65.00 UAR804 AP 2D 艺术与设计（绘画） $75.00 UAR807 AP 2D 艺术与设计（设计与材料） $100.00 UAR811 AP 2D 艺术与设计（数字艺术） $55.00 UAR809 AP 2D 艺术与设计（绘画） $100.00 UAR806 AP 3D 艺术与设计（陶瓷） $100.00 UAR812 AP 3D 艺术与设计（珠宝） $100.00 UAR912、UAR913、UAR915 IB HL 和 SL 视觉艺术 $100.00 UAR141 艺术史 $15.00 UAR802 AP 艺术史 $20.00
基于人工智能的脑电图信号情绪艺术表现
据我们所知，没有相关工作能够将情绪状态转化为绘画。在（Salevati and DiPaola，2015）和（Colton，Valstar and Pantic，2008）中，作者提出了创建富有表现力的人物自画像的系统。然而，这些系统有明显的局限性，用户可以控制他们想要在肖像上表达的情绪（在一种情况下，他们选择它；在另一种情况下，情绪是从面部表情中检测出来的，这很容易伪造）。在这两部作品中，预定义的样式都只是应用于现有肖像。在从脑电图生成情感绘画的背景下，我们提到了（Ekster，2018）和（Random Quark，2017）。在这些情况下，绘画通过简单的线条、预定义的形状、颜色、分形或鸟群来表现情绪，导致绘画之间的差异相当低。
基于图形设计元素的自动提取和重建
摘要。该研究旨在探索绘画和设计中的视觉和神经网络，并提出一种基于重复网络的绘画和设计元素以及计算机辅助设计（CAD）重建的方法。通过这种方法，希望在提供更具创造力的灵感的同时，可以自动提取和重建绘画设计元素。本文调查了如何使用RNN实现绘画和设计元素的自动提取，包括线条，颜色，构图和其他元素的识别和提取。此外，该研究详细讨论了如何重建CAD中提取的绘画设计元素，并实现设计元素的参数化表示，以进行后续编辑和修改。改进前图像匹配错误率在9％至10％之间，而提高的匹配错误率为3％至5％。这表明改进的方法可显着降低图像匹配的错误率。提高前的最低错误率为9％，而改善后的最大错误率为4.5％，进一步验证了改进方法的有效性。通过限制模型参数，正则化项可防止在训练数据上过度拟合模型，从而使模型可以更好地概括到测试数据并提高匹配的准确性。
欧洲旧石器时代洞穴绘画中动物人物的视觉顺序的解释
摘要：石器时代欧洲旧石器时代的洞穴绘画是史前人类文明最具说服力的历史记录。它们代表了表达的主要手段，也是史前人类文明的最有价值的视觉遗产。作为西方艺术的起点，学术界对这些洞穴绘画的解释主要集中在其功能和含义上。代表性理论包括泰勒的“原始魔术”，弗雷泽的“同情魔术”，康德，席勒和斯宾塞的“ Play”，Engels and Plekhanov的“劳动”，Lu Xun的“野牛”，以及Wicke的“情绪误解”。但是，如果我们将重点转移到洞穴绘画本身并探索不同动物图像之间的关系和构造原理，例如呈现高和低，顶部和底部和底部，远处，远处，远处，连接和分离，以及前后的时间因素，我们将发现欧洲古浮石洞穴绘画中隐藏的常数原理或视觉序列。本文旨在通过图像分析来解释洞穴绘画中呈现的视觉顺序特征，同时发现人类最初尝试将绘画作为一种表达形式的固有的视觉规则。
视觉艺术美术学士学位
在视觉艺术中，我们认为专业的创意表达需要通过密集的工作室工作，研究，专业曝光和画廊实践获得的技术和智力技能。因此，学生获得了各种视觉艺术技能，包括绘画，绘画，雕塑，摄影，版画和视频，同时在该地区和国际上也发展了他们对过去，现在和未来的艺术问题的批判性认识。
研究论文 以建筑绘画为例人工智能技术在美术教学中的应用
在当今的科技时代，人工智能发展迅速，已在各个领域确立了存在。人工智能的目的是减少人为干预，以更好的结果完成任务。在本研究中，我们将以建筑绘画为例，研究人工智能技术在艺术教学中的应用。建筑绘画是一种只关注建筑的绘画，包括建筑物的室内和室外景观。在早期阶段，建筑仅出现在以不同物体为主要主题的绘画背景中。后来，建筑本身成为绘画领域的主流流派。正如其他研究人员所表明的那样，互联网技术、无线传感器网络（WSN）和深度学习技术等人工智能等最新技术都已部署在艺术教学中。人工智能使教学变得更容易。本系统利用互联网技术、WSN、人工智能和轻量级深度学习模型在艺术教学领域。通过采用这项新技术，教学方法得到了增强。为了对所提出的系统进行分析，实施了有限 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (L-BFGS) 艺术算法。该 L-BFGS 算法专注于在任何给定应用中寻找局部最小值。在建筑绘画艺术教学中，所提出的算法将有助于解释在创作艺术品时需要注意的细微工作。然后将所提出的算法与传统的梯度下降、Adam 和 Adadelta 算法进行比较。从结果可以看出，所提出的算法在训练和测试阶段分别实现了 97% 和 98% 的准确率。
10年级主题选择手册2025
探索视觉艺术中的绘画和版画世界！这是一门有趣的动手课程，旨在探索各种绘画技术和媒体，包括水色和丙烯酸涂料。您将能够通过在各种表面上探索潮湿和干技术和绘画的无尽组合来使自己的想法栩栩如生，这些组合可以用来创造各种有趣的效果。随之而来的是，您可以使用版画技术（例如Lino印刷，蚀刻和丝绸筛选）获得创造力，您可以自己制作自己的T恤！学生有机会进入一些州最知名的高中艺术比赛以及许多当地社区展览的机会。您在此课程中学习的技能也将在其他职业途径中为您提供帮助，批判性和创造性思维，解决问题和协作是所有工作场所中基本技能。