Що нового?

Набір учасників [Софт культура] Grasshopper. Генеративний дизайн (Альона Устина, Антон Кошелєв)

Інформація про покупку
Тип покупки: Складчина
Ціна: 1067 ГРН
Учасників: 0 з 35
Організатор: Відсутній
Статус: Набір учасників
Внесок: 31.7 ГРН
0%
Основний список
Резервний список

Gadzhi

Модератор

Переглянути вкладення 46647


генеративний дизайн, оптимізація і машинне навчання в Grasshopper — концепції на стику архітектури і технологій, які обіцяють великі зміни в професії архітектора.

На триденному марафоні розберемося, як використовувати можливості генеративного дизайну — однофакторну і багатофакторну оптимізацію. А ще навчимо нейронну мережу генерувати планування і поговоримо про те, як застосовувати алгоритми машинного навчання в проектуванні.

Працювати будемо на прикладах різного масштабу: міста, вулиці та будівлі.

Марафон призначений:

⟶ Для архітекторів і міських планувальників.
⟶ Для студентів і практикуючих фахівців.
⟶ Для тих, хто вже працює в Grasshopper.
⟶ Тільки для користувачів Windows.
⟶ Для тих, хто хоче вчитися з будь-якої точки світу.

Чому ви навчитеся

  • Робота з генеративними компонентами
    Розповімо про компоненти генеративного дизайну в Grasshopper і плагінах на нього. Пояснимо, як застосовувати різні алгоритми і які у них є обмеження.
  • алгоритми оптимізації
    Покажемо, як застосовувати алгоритми однофакторної, двофакторної і багатофакторної оптимізації для роботи в різних масштабах — в масштабі міста і ділянки.
  • алгоритми машинного навчання
    Розберемося з трьома принциповими алгоритмами машинного навчання-регресіями, кластеризацією і нейронними мережами.
  • 1
    Генеративні інструменти
    Еволюційні алгоритми
    Однофакторна оптимізація
    Плагіни Galapagos, Shortest Walk, SilverEye
    Двофакторна опімізація
    Плагіни SilverEye, Elk, Octopus
    Функціональний баланс міста
    Зв'язки в місті
  • 2
    Багатофакторна оптимізація
    Плагіни Oposum, Ladybug, Octopus, Kangaroo
    Посадка на будівлі на рельєф
    Розрахунок інсоляції
    Пошук форми будівлі
  • 3
    Алгоритми машинного навчання
    Регресії
    Кластеризація та класифікація
    Нейронні мережі
    Плагін LunchBox
    Панелізація фасадів
    Генерація планувань
https://privatelink.de/?https://softculture.cc/courses/architects/generative-design-marathon
 
Угорі