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デジタルアート史のMLitt / PGDip / PGCert - オンライン

MLitt 取得を目指す学生は、美術史のモジュール 5 つ、コンピュータ サイエンスのモジュール 3 つを受講し、合意された主題で論文または最終プロジェクトを完成させます。

PGCert取得を目指す学生は、美術史のモジュールを3つとコンピュータサイエンスのモジュールを1つ受講します。PGDip取得を目指す学生は、美術史のモジュールを5つとコンピュータサイエンスのモジュールを3つ受講します。

MLitt

論文または最終プロジェクト

コースワーク（PGCertおよびPGDipのモジュール詳細は下記を参照）を修了後、MLittの学生は60単位（15,000語）の論文モジュールを履修します。論文は、論拠の構築において独立した思考力または独創的な思考の要素を示し、明確な根拠に基づく研究、分析、解釈に基づいている必要があります。また、学術研究に必要な構成力とプレゼンテーション力を備えている必要があります。

学生は、論文の研究と執筆中に指導教員と少なくとも 3 回面談し、草稿の提出とタイムリーなフィードバックのための適切な手配を行うことが期待されます。

PGCertとPGDip

デジタルアート史と人文科学入門

デジタルアートの歴史に関連する主要な問題、テーマ、アイデアを紹介します。

Pythonでのプログラミング

Python でのモデリング、設計、実装を紹介し、修正します。

デジタルアート – コンピューター生成プロジェクトから人工知能まで

アーティスト、アーキビスト、キュレーター、その他の博物館専門家がデジタルツール、素材、方法論をどのように実装したかを分析します。

デジタルツール – 視覚化、解釈、分析

美術史家が利用できる主要な技術とデジタル プラットフォーム、およびそれらが美術史データの分析、解釈、視覚化を促進 (または制限) する方法について説明します。

プロジェクトワーク – 理論

デジタル美術史家が選択した方法論を批判的に分析するよう学生に促します。一連の主要な研究プロジェクトをケーススタディとして活用し、デジタル人文学と美術史の分野の中心となる理論とアプローチが実践においてどのように機能するかを探求します。

プロジェクト作業 - データ分析

学生は、実際のコレクションから抽出した特定のデータ セットに基づいて、独自の研究プロジェクトを設計および開発する必要があります。

データと情報の視覚化

視覚的表現をどのように活用して情報を探索および分析に役立てるかという問題に焦点を当てます。

機械学習アルゴリズム

さまざまな回帰、分類、教師なしアプローチを使用した数学的基礎、方法論的アプローチなどの重要な理論とアルゴリズムをカバーしています。

複雑システムのモデリングとシミュレーション

最新のネットワークベースのモデルとシミュレーションに実際的な焦点を当てながら、さまざまなテクニックとそのさまざまな種類の問題への応用を紹介します。

離散最適化

整数計画法と組み合わせ最適化の問題を解決するために開発され使用される理論、ツール、テクノロジーについて説明します。

データ駆動型システム

これは、データを処理する分散システムと技術の基礎を紹介する、高度な研究に重点を置いたモジュールです。

数値最適化

線形代数と最適化を主な関心分野とし、結果として得られるツール、テクニック、アルゴリズムの応用として機械学習の問題の解決策を取り上げます。

データサイエンスの研究方法

データ サイエンス研究の計画、データ収集、データ分析、および普及の各段階に必要なスキルを紹介します。

知識発見とデータマイニング

「データ マイニング」の名称の下にある多くの方法を取り上げ、理論的な観点から構築しながらも、最終的には実用的な応用について教えます。

あなたは学びます：

• デジタル技術の可能性、限界、リスク、そしてそれらが芸術と産業に与える影響。
• デジタルツールが、人々がコレクションや工芸品と関わり、理解する方法をどのように変えているのか。
• 倫理、包括性、アクセシビリティの問題 – デジタル美術史は本当により公平でアクセシビリティが高くなっているのでしょうか?
• AI の役割やテクノロジーを使用したコレクションの脱植民地化などのテーマを網羅した、コレクションに関するデジタル アクセス、クリエイティブな作業、意思決定。

次のような、ますますデジタル化が進む世界で成功するために必要な技術を使用して、新しい計算スキルを実際にテストするための独自の研究質問を開発および調査します。

• データとテキストマイニング
• 視覚化、デザイン、インタラクションの原則
• 実用的な視覚化テクニックとツール
• デジタルマッピング技術
• 機械学習

このコースは、既存の役割で成長したい場合でも、この分野に不慣れな場合でも、キャリアを成功させるために必要な知識とスキルを身に付けられるように設計されています。

当校の美術史専攻の卒業生は、大学、美術館、ギャラリー、オークションハウス、メディア、美術商など、さまざまな場所で研究、キュレーション、コレクション、アーカイブ、展示会、学習と関与などの役割を果たしています。

伝統文化関連の分野では、大学院の資格を持つと給与が高くなる傾向があります。政府の調査によると、大学院で教職に就いた人は、学士号を取得した人に比べて生涯給与が61,000ポンド高いことが分かっています。

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講義、チュートリアル、実践的な作業を通じて提供されます。

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