Machine Learning/AI w Architekturze. Kurs Rhino i Grasshopper.

90% danych na świecie powstało w ciągu ostatnich dwóch lat. Każdego dnia produkujemy około 2,5 kwintylionów danych za pośrednictwem sieci społecznościowych, wyszukiwarek, sensorów. Każda nasza działalność pozostawia cyfrowy ślad. Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na dogłębną analizę danych w celu uporządkowania ich struktury, zrozumienia informacji i przewidzenia procesów w przyszłości.

Budowa dużych zbiorów danych już istnieje w dokumentacji wszystkiego, co kiedykolwiek zbudowano. Podczas procesu projektowania, jako projektanci obliczeń, codziennie zajmujemy się dużymi zbiorami danych. Każdy algorytm optymalizacji, każda dokonana przez nas zmiana, każde znalezione przez nas rozwiązanie to zestaw danych, które można przechowywać i wykorzystywać w przyszłości. Automatyzujemy proces projektowania, ale wiemy również, że istnieją decyzje, których komputer nie może samodzielnie podejmować.Często wiążą się one z odpowiedzialnością oraz doświadczeniem projektanta, lub jego poczuciem estetyki.

Co jeśli możemy nauczyć algorytmu, jak naśladować nasz własny proces decyzyjny? Co jeśli algorytm może przewidzieć wpływ naszych decyzji na proces budowy i cykl życia budynku? I wreszcie, co się stanie, jeśli komputer zostanie naszym partnerem w procesie projektowania, nie tylko postępując zgodnie z instrukcjami, które piszemy, ale również tworząc własne rozwiązania projektowe?

16-godzinny kurs skupi się na teoretycznym tle algorytmów uczenia maszynowego, praktycznych przykładach wybranych algorytmów w środowisku Grasshopper i możliwym zastosowaniu w procesie projektowania.

Czego się nauczysz:
- Podstawy koncepcji uczenia maszynowego (uczenie nadzorowane i bez nadzoru)
[supervised learning/unsupervised learning]

- eksploracja danych
[data mining]

- Przygotowywanie danych
[data preparation]

- Wybrane algorytmy uczenia maszynowego:
Linear Regression
K-means Clustering
T-SNE
Artificial Neural Networks

- Zastosowanie uczenia maszynowego w projektach architektonicznych
Analizy Nasłonecznienia w Ladybug

- Zastosowanie uczenia maszynowego w procesie optymalizacji,
Algorytmy Ewolucyjne

Będziemy pracować nad różnymi skalami projektowymi: urbanistycznymi, budowlanymi, symulacjami.

WYMAGANIA
- Podstawowa znajomość Grasshopper jest niezbędna

- Zainstalowane wybrane biblioteki (instrukcje zostaną dostarczone przed wydarzeniem)

- Laptop

Tutor:
Kacper Radziszewski

KOSZTY:
800 PLN dla studentów
1000 PLN dla profesjonalistów

Możliwość wcześniejszej rezerwacji miejsca poprzez zaliczkę.

specjalna oferta 4 bilety za cenę 3!