In unserer Veranstaltung beschäftigen wir uns praktisch damit, wie sich Methoden des maschinellen Sehens (Computer Vision) und maschinellen Lernens (Machine Learning / Deep Learning) auf Objekte der Kunstgeschichte anwenden lassen. Zum Einsatz kommen Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, Grundkenntnisse von / in Python sind nicht verkehrt.