13. June 2022, 20:00
Donation basis 10/7
ACUD CLUB RAUM
Veteranenstrasse 21
10119 Berlin
Veteranenstrasse 21
10119 Berlin
Fattness is a big band made up of all low instruments. 3 baritone saxophones, 2 trombones, tuba, 2 bassists (upright and electric) and 2 percussionists.
Leonie Freudenberger (Bariton-Saxophon)
Jeremy Woodruff (Bariton-Saxofon )
Tobias Schirmer (Bariton-Saxofon)
Nils Marquart (Posaune)
Stefan Pahlke (Tuba)
Peter Nitsch (E-Bass und Kontrabass)
Ranjit Prasad (E-Bass und Kontrabass)
Liliana Zieniawa (Drum Set und Vibraphon )
Martin Krause (Drum Set, Marimbaphon und
Orchester Schlagzeug)
Bookings
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- Performance
21. October 2023 - 22. October 2023, 21:00
PERFORM@ zeigt am 20. und 21. Oktober zeitgenössische Performances und experimentelle Musik im MEINBLAU PROJEKTRAUM und im Berlin School of Sound in ACUD in Berlin. Im September fand das Festival im KUNSTRAUM AARAU und im KIFF in der Schweiz statt. Mit dem Projekt wird eine Länder übergreifende Kollaboration zwischen den Kulturveranstaltern und ein Austausch zwischen Berliner und Schweizer Kunstschaffenden lanciert. Das vielfältige Programm umfasst Beiträge aus dem Bereich der klassischen Performance Szene, multimediale Soundperformances, DJ Sets und Konzerte. Das Festival im MEINBLAU PROJEKTRAUM findet in einer Ausstellung von frölicher | bietenhader statt. Visuelle, performative und klangliche Kunst treten in einen Dialog und bereichern sich gegenseitig.
- Course
23. October 2023 - 18. November 2023
Two course levels
AI MUSIC 1: Introduction to Terminal Usage and Python Programming
This course provides foundational knowledge in both terminal operations and Python programming. Initially designed as a preparatory module for the "Machine Learning for Audio" course, it is also suitable for individuals in artistic disciplines seeking to engage with programming, particularly in the context of audio and multimedia applications.
AI MUSIC 2: Python and Machine Learning for Audio
This course introduces students to the application of machine learning techniques for audio and music, offering a journey from the basics to the artistic application of machine learning techniques.