<div dir="ltr"><div><div class="gmail_default" style=""><font face="tahoma, sans-serif" style="" color="#000000">Dear all,</font></div><div><font face="tahoma, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div><div><font face="tahoma, sans-serif" color="#000000">This quarter, I am teaching a new graduate class at TTIC on Generative Models, Art<span class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">,</span> and Perception that <b>may be great for some advanced undergraduates</b>. We have several seats open still (consent required by email to the instructor). Please feel free to forward to your students!</font></div><div><font face="tahoma, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div><font face="tahoma, sans-serif" color="#000000">Many thanks,</font></div><div><font face="tahoma, sans-serif" color="#000000">Shiry Ginosar</font></div><div><br><div><br></div><div><h2 id="m_4298574299977246213m_-1456691344858075489gmail-a-id-gm-ttic-31270-generative-models-art-and-perception-a" style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;font-family:"Open Sans",Arial,sans-serif;font-weight:normal;line-height:25px;color:rgb(85,85,85);margin-top:5px;margin-bottom:10px;font-size:20px"><a id="m_4298574299977246213m_-1456691344858075489gmail-gm" style="color:rgb(0,110,182);box-sizing:border-box;border-radius:0px;background-color:transparent;outline:0px">TTIC 31270 - Generative Models, Art, and Perception</a></h2><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">100 units - List B.1</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">This course explores the intersection of human perception and generative models of visual data. Perception is fundamentally an inverse problem: from raw sensory input, the brain reconstructs the latent underlying structure of the world. Some forms of art can be seen as the corresponding forward process: once we have inferred that structure, we create imagery that reflects what we perceived. In doing so, our artworks often expose the biases, constraints, and internal filters of the visual system itself.</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">In contrast, computational generative models operate in a forward process without engaging in the perceptual process of solving the inverse problem at all. They synthesize visual outputs directly by training on data, sidestepping the inferential loop humans rely on. This class will explore how art and computationally generated artifacts each reveal something about the visual system’s structure, its strengths, and its limitations.</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">This class will examine examples of visual art that reflect perceptual phenomena and analyze how generative models produce artifacts that, intentionally or not, are tuned (or misaligned) to human perception. We will cover a wide array of applications of generative models in multiple domains of visual content creation, ranging from line drawings to movies, and in each domain, consider the limitations of current models, primarily when their outputs are intended to be interpreted by the human eye.</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">The course will cover fundamental topics in human perception, computer vision, and generative models of visual data. On the perception side, topics will include light and color vision, center-surround effects, edge detectors, the “where” and “what” pathways, acuity and spatial resolution, central and peripheral vision, depth cues (such as shape from shading and stereopsis), and motion perception. On the computational side, we will study the frequency domain of images, statistical models of images, and the mechanics of modern generative models, including GANs, diffusion models, variational autoencoders, and autoregressive approaches, as well as their strengths, weaknesses, and use cases in visual media.</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">The course will consist of instructor lectures, discussions, and guest lectures from researchers and practitioners covering specific applications or case studies.</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Prerequisites: Linear Algebra (or equivalent), Intro to Machine Learning (or equivalent). Fundamentals of deep learning including neural networks, backpropagation, and convolutional networks (TTIC 31230 or similar). The hands-on component of the course will involve using Python, including PyTorch.</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Coursework: Three homework assignments and an open-ended research-based course project. Readings will cover scientific papers and textbook chapters from computer vision, vision science, and neuroscience.</p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Textbooks:</p><ul style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin-top:0px;margin-bottom:10px;color:rgb(51,51,51);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><li style="margin-left:15px;box-sizing:border-box;border-radius:0px;color:rgb(85,85,85)">Torralba, Isola, Freeman, <a href="https://mitpress.mit.edu/9780262048972/foundations-of-computer-vision/" target="_blank" style="color:rgb(52,152,219);box-sizing:border-box;border-radius:0px;background-color:transparent;text-decoration-line:none;outline:0px">Foundations of Computer Vision</a>, MIT Press, 2024 (<a href="https://visionbook.mit.edu/" target="_blank" style="color:rgb(52,152,219);box-sizing:border-box;border-radius:0px;background-color:transparent;text-decoration-line:none;outline:0px">online version</a>)</li><li style="margin-left:15px;box-sizing:border-box;border-radius:0px;color:rgb(85,85,85)">Margaret Livingstone, Vision and Art: The Biology of Seeing, Abrams, 2008 (<a href="https://archive.org/details/visionartbiology0000livi_h5o9" target="_blank" style="color:rgb(52,152,219);box-sizing:border-box;border-radius:0px;background-color:transparent;text-decoration-line:none;outline:0px">online version</a>)</li></ul><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><br style="box-sizing:border-box;border-radius:0px"></p><p style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin:0px;color:rgb(85,85,85);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px">Expected outcomes:</p><ul style="box-sizing:border-box;border-radius:0px;margin-top:0px;margin-bottom:10px;color:rgb(51,51,51);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"><li style="margin-left:15px;box-sizing:border-box;border-radius:0px;color:rgb(85,85,85)">Develop a foundational understanding of human visual perception, including how the visual system processes, filters, and reconstructs the world around us.</li><li style="margin-left:15px;box-sizing:border-box;border-radius:0px;color:rgb(85,85,85)">Gain the ability to critically evaluate visual artifacts produced by computational models, interpreting them through the lens of perceptual principles.</li><li style="margin-left:15px;box-sizing:border-box;border-radius:0px;color:rgb(85,85,85)">Understand the fundamentals of core generative image and sequence models. Understand the mechanisms of these models, their strengths and limitations, and their practical applications.</li><li style="margin-left:15px;box-sizing:border-box;border-radius:0px;color:rgb(85,85,85)">Build the skills to extend existing generative models toward new applications, with attention to how their outputs interact with human perception.</li><li style="margin-left:15px;box-sizing:border-box;border-radius:0px;color:rgb(85,85,85)">Conduct a significant open-ended research project on a topic related to the course material.</li></ul></div></div></div><br clear="all"></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><b style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">Brandie Jones </font></b><div><div><div><font color="#3d85c6"><b><i>Executive </i></b></font><b style="color:rgb(61,133,198)"><i>Administrative Assistant</i></b></div></div><div><b style="color:rgb(61,133,198)"><i>Outreach Administrator </i></b></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">Toyota Technological Institute</font></span></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></span></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></span></div></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6"><a href="http://www.ttic.edu" target="_blank">www.ttic.edu</a> </font></span></div><div><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font color="#3d85c6"><br></font></span></div></div></div></div></div>