Эта Специализированная магистратура на 100% онлайн позволит вам оптимизировать процессы проектирования и строительства с помощью таких инструментов, как генеративное моделирование, предиктивное моделирование и энергоэффективность на основе искусственного интеллекта”

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно преобразует архитектуру, предлагая новые инструменты для проектирования, планирования и строительства зданий с большей эффективностью и устойчивостью. Использование искусственного интеллекта в архитектуре расширяется, позволяя архитекторам оптимизировать проекты с помощью передовых методов моделирования, учитывающих такие переменные, как естественное освещение, вентиляция и энергопотребление.

Так появилась эта Специализированная магистратура, призванная обучить архитекторов использованию передовых технологий для переворота в процессе проектирования и строительства. В этом смысле она будет анализировать, как искусственный интеллект может оптимизировать и трансформировать традиционную архитектурную практику. Благодаря использованию таких инструментов, как AutoCAD и Fusion 360, а также знакомству с генеративным моделированием и параметрическим проектированием, специалисты смогут интегрировать эти инновации в свои проекты.

Они также изучат возможности использования искусственного интеллекта для оптимизации пространства и повышения энергоэффективности – ключевых элементов современной архитектуры. С помощью таких инструментов, как Autodesk Revit и Google DeepMind, можно будет проектировать более устойчивые среды благодаря анализу данных и продвинутому энергетическому моделированию. Этот подход также будет дополнен внедрением интеллектуального городского планирования, отвечающего требованиям устойчивого проектирования во все более сложных городских условиях.

В завершение эксперты расскажут о передовых технологиях, таких как Grasshopper, MATLAB и инструменты лазерного сканирования, для разработки инновационных и устойчивых проектов. Помимо этого, благодаря имитационному и прогностическому моделированию они смогут предвидеть и решать структурные и экологические проблемы еще до их возникновения.

Таким образом, TECH создал подробную, полностью онлайн-программу университета, позволяющую студентам получать доступ к учебным материалам с помощью любого электронного устройства с выходом в Интернет. Это избавляет от необходимости ехать в физическое место и подстраиваться под определенное расписание. К тому же в программу интегрирована инновационная методология Relearning, основанная на повторении основных понятий для улучшения понимания содержания.

Вы будете занимать передовые позиции в отрасли, возглавляя инновационные и устойчивые проекты, в которых используются новейшие технологии, что повысит вашу конкурентоспособность и расширит возможности на мировом рынке труда”

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в архитектуре содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание программы предоставляет актуальную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы изучите важность сохранения культурного наследия, используя искусственный интеллект для сохранения и возрождения исторических структур, благодаря обширной библиотеке мультимедийных ресурсов”

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом ситуации и контекста, т.е. в такой среде, которая обеспечит погружение в учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными экспертами.

Вы освоите такие платформы, как Autodesk Revit, SketchUp и Google DeepMind, развивая навыки проектирования более устойчивых и эффективных сред, под руководством лучшего цифрового университета в мире, по версии Forbes"

Вы будете работать с такими инструментами, как Grasshopper и Autodesk Fusion 360, чтобы создавать адаптивные и устойчивые конструкции, изучать интеграцию робототехники в строительство и кастомизацию в цифровом производстве"

Эта университетская программа направлена на подготовку специалистов, способных внедрять передовые технологии искусственного интеллекта на всех этапах архитектурного проектирования и строительства. Она научит специалистов оптимизировать процессы проектирования с помощью инструментов генеративного моделирования, предиктивного моделирования и цифрового производства, уделяя особое внимание устойчивости и энергоэффективности. Кроме того, программа будет развивать глубокое понимание этических последствий и ответственности, связанных с использованием искусственного интеллекта, и готовить архитекторов к руководству инновационными проектами, решающими текущие и будущие архитектурные задачи.

Вы будете разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для повышения экологичности архитектурных проектов и значительной оптимизации энергопотребления”

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения
• Исследовать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем
• Использовать передовые инструменты искусственного интеллекта для оптимизации архитектурных процессов, таких как параметрическое проектирование
• Применять методы генеративного моделирования для повышения эффективности планирования инфраструктуры и улучшения энергетических характеристик зданий

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи и события
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте
• Изучать принципы и применение генетических алгоритмов, анализируя их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN , и диффузионные модели

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных алгоритмов
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных вычислениях

Модуль 15. Искусственный интеллект: стратегии и применения

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта

Модуль 16. Проектирование с помощью искусственного интеллекта в архитектурной практике

• Использовать программы AutoCAD и Fusion 360 для создания генеративных и параметрических моделей, оптимизирующих процесс архитектурного проектирования
• Иметь целостное представление об этических принципах использования искусственного интеллекта в проектировании, обеспечивая ответственное и устойчивое развитие архитектурных решений

Модуль 17. Оптимизация пространства и энергоэффективность с помощью искусственного интеллекта

• Применять стратегии биоклиматического проектирования и технологии с использованием искусственного интеллекта для повышения энергоэффективности архитектурных проектов
• Овладеть навыками использования инструментов моделирования для повышения энергоэффективности в градостроительстве и архитектуре

Модуль 18. Параметрическое проектирование и цифровое производство

• Работать с такими инструментами, как Grasshopper и Autodesk 360, для создания адаптивных и индивидуальных проектов, отвечающих ожиданиям клиентов
• Применять стратегии топологической оптимизации и устойчивого проектирования в параметрических проектах

Модуль 19. Имитационное предиктивное моделирование с помощью искусственного интеллекта

• Использовать такие программы, как TensorFlow, MATLAB или ANSYS, для проведения имитационного моделирования, позволяющего прогнозировать поведение конструкций и окружающей среды в архитектурных проектах
• Применять методы прогностического моделирования для оптимизации городского планирования и управления пространством, используя ИИ для повышения точности и эффективности принятия стратегических решений

Модуль 20. Сохранение и реставрация наследия с помощью искусственного интеллекта

• Освоить использование фотограмметрии и лазерного сканирования для документирования и сохранения архитектурного наследия
• Развить навыки управления проектами по сохранению культурного наследия, учитывая этические последствия и ответственное использование ИИ

Главная цель заключается в том, чтобы дать архитекторам возможность эффективно интегрировать технологии искусственного интеллекта во все этапы архитектурного проектирования и строительства”