Künstliche Intelligenz trifft kreative Musikproduktion
Unser Programm verbindet modernste KI-Technologie mit künstlerischem Schaffen. Du lernst, wie maschinelles Lernen deine musikalischen Ideen erweitert und neue klangliche Möglichkeiten eröffnet. Wir zeigen dir praxisnah, wie Algorithmen kreative Prozesse unterstützen – von der Komposition bis zur finalen Produktion. Dabei steht immer die künstlerische Vision im Mittelpunkt, Technologie dient als Werkzeug.
Grundlagen maschinelles Lernen
Du verstehst, wie neuronale Netze funktionieren und welche Rolle sie in der Audioverarbeitung spielen. Wir behandeln Konzepte wie Training, Datensätze und Modellarchitektur – immer mit Bezug zur Musikproduktion.
- Supervised und Unsupervised Learning für Audio
- Feature Extraction aus Audiodaten
- Modelltraining mit eigenen Samples
- Fehleranalyse und Optimierung
Generative Modelle in der Praxis
Hier arbeitest du mit Tools, die neue Klänge erschaffen. Von melodischen Sequenzen bis zu komplexen Texturen – du lernst, wie generative Algorithmen deine Produktionen bereichern können.
- GANs für Soundsynthese nutzen
- Variational Autoencoders verstehen
- Latent Space Navigation für Klanggestaltung
- Hybride Workflows zwischen KI und DAW
Kreative Anwendungen entwickeln
Du baust eigene Werkzeuge und Plugins, die genau deinen künstlerischen Anforderungen entsprechen. Dabei kombinierst du Python-Bibliotheken mit Audio-APIs für individuelle Lösungen.
- Python für Audio-Processing einsetzen
- VST-Integration und Prototyping
- Real-time Performance mit ML-Modellen
- Eigene Effekt-Chains programmieren
Unsere Lehrenden bringen Erfahrung mit
Ludger Steinbach
KI-Systeme & Audiotechnik
Hat an mehreren Forschungsprojekten zur maschinellen Klanganalyse mitgewirkt. Seine Arbeit fokussiert sich auf Echtzeit-Systeme und praktische Implementierungen für Musiker.
Ingrid Wenzel
Generative Komposition
Verbindet klassische Kompositionslehre mit algorithmischen Ansätzen. Sie unterrichtet, wie man kreative Entscheidungen in Code übersetzt und dabei musikalische Kohärenz bewahrt.
Frieda Holzmann
Elektronische Produktion
Produziert seit Jahren elektronische Musik und integriert KI in ihre Workflow. Sie zeigt, wie man Technologie organisch in den kreativen Prozess einbindet.
So läuft das Programm ab
Wir strukturieren den Lernprozess in aufeinander aufbauende Phasen. Jede Phase kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Projekten, damit du das Gelernte direkt anwenden kannst.
Grundlagen schaffen
Die ersten Wochen legen das technische Fundament. Du arbeitest mit Python, verstehst Datenstrukturen und lernst grundlegende ML-Konzepte kennen. Parallel dazu analysierst du bestehende Audio-Datasets und deren Eigenschaften.
Modelle trainieren
Jetzt trainierst du eigene Modelle mit deinen Audiodaten. Du experimentierst mit verschiedenen Architekturen und lernst, wie Parameter die Ergebnisse beeinflussen. Feedback-Schleifen helfen dir, deine Modelle zu verbessern.
Eigene Tools entwickeln
In der letzten Phase baust du Werkzeuge für deine Produktionsumgebung. Das kann ein Plugin sein, das neue Texturen generiert, oder ein System, das deine Arrangements analysiert. Du entscheidest, was deine Musik voranbringt.
Praktische Arbeit steht im Fokus
Theorie ist wichtig, aber erst in der praktischen Anwendung zeigt sich, ob Konzepte funktionieren. Deshalb arbeitest du von Anfang an mit echten Projekten und realen Herausforderungen.
Eigene Datensätze erstellen
Du sammelst und kurierst Audiomaterial, das zu deinem künstlerischen Stil passt. Dabei lernst du, welche Daten qualitativ hochwertig sind und wie du sie für Training vorbereitest.
Experimentelle Sessions
Regelmäßige Workshops bieten Raum für Experimente. Du testest neue Ansätze, teilst Ergebnisse mit anderen Teilnehmenden und erhältst konstruktives Feedback zu deinen Ideen.
Performance-Optimierung
Deine Modelle müssen nicht nur gut klingen, sondern auch in Echtzeit laufen. Wir zeigen dir Techniken zur Optimierung und helfen dir, latenzarme Systeme zu bauen.
Bereit für neue klangliche Perspektiven?
Das Programm startet fortlaufend, und du kannst jederzeit einsteigen. Nimm dir Zeit für die Entscheidung – wir bieten auch Beratungsgespräche an, um zu klären, ob der Kurs zu deinen Zielen passt.
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