Меню
Записаться →

Grasshopper. Генеративный дизайн
трёхдневный интенсив

  • архивный

Поймёте, как применять алгоритмы машинного обучения в проектировании, научите нейронную сеть генерировать планировки и разберётесь, как использовать однофакторную и многофакторную оптимизацию на примерах разного масштаба: города, улицы и здания.

  • Старт:
    в любое время
  • Занятия:
    3 модуля по 3 часа
  • Студентам
    900 ₽
  • Всем
    1 200 ₽
Записаться →
Посоветоваться →
/О курсе

Генеративный дизайн, оптимизация и машинное обучение в Grasshopper — концепции на стыке архитектуры и технологий, которые сулят большие изменения в профессии архитектора.

На трёхдневном интенсиве вы узнаете, как применять алгоритмы машинного обучения в проектировании, научите нейронную сеть генерировать планировки и разберётесь, как использовать однофакторную и многофакторную оптимизацию на примерах разного масштаба: города, улицы и здания.

Алгоритм подбора: форма и количество панелей для заданной оболочки
Однофакторная оптимизация. Поиск положения для здания
Многофакторная оптимизация. Поиск положения для здания
/Формат

Видеоуроки, лекции и мастер-классы в записи, а вдобавок — референсы и ссылки на вдохновляющие материалы и статьи.

 

Сразу после покупки доступ к записям открывается на полгода. Вы не сможете задавать вопросы преподавателю или отправлять задания на проверку, зато сможете учиться в своём темпе на примере самых распространённых вопросов от других студентов.

/Чему вы научитесь
  • Работать с генеративными компонентами

    Узнаете о компонентах генеративного дизайна в Grasshopper и плагинах на него. Поймёте, как применять различные алгоритмы и какие у них есть ограничения.

  • Применять алгоритмы оптимизации

    Разберётесь, как применять алгоритмы однофакторной, двухфакторной и многофакторной оптимизации для работы в разных масштабах — в масштабе города и участка.

  • Использовать алгоритмы машинного обучения

    Освоите три принципиальных алгоритма машинного обучения — регрессии, кластеризацию и нейронные сети.

СМОТРЕТЬ ВСЕ ПЕРСПЕКТИВЫ ↓
/Программа по дням
01
День 1
  • Генеративные инструменты
  • Эволюционные алгоритмы
  • Однофакторная оптимизация
  • Плагины Galapagos, Shortest Walk, SilverEye
  • Двухфакторная опимизация
  • Плагины SilverEye, Elk, Octopus
  • Функциональный баланс города
  • Связи в городе
01
День 2
  • Многофакторная оптимизация
  • Плагины Oposum, Ladybug, Octopus, Kangaroo
  • Посадка на здания на рельеф
  • Расчёт инсоляции 
  • Поиск формы здания
01
День 3
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Регрессии
  • Кластеризация и классификация
  • Нейронные сети
  • Плагин LunchBox
  • Панелизация фасадов
  • Генерация планировок
СМОТРЕТЬ ВСЮ ПРОГРАММУ ↓
стоимость 3-дневного интенсива
Стоимость
  • архивный
  • Старт:
    в любое время
  • Занятия:
    3 модуля по 3 часа
  • Старт:
    в любое время
  • Занятия:
    3 модуля по 3 часа
  • Студентам
    900 ₽
  • Всем
    1 200 ₽
без переплаты на 6 месяцев
Записаться →
Посоветоваться →
/Как проходит обучение

Курсы Софт Культуры —
это не только про софт. В каждом курсе мы рассказываем о культуре работы, профессиональном контексте и ресурсах для расширения кругозора.

/Наши преподаватели и кураторы
Алёна Устина

Архитектор, окончила специалитет МАрхИ. Разрабатывала фасады и работала с градостроительными данными в бюро KPlN, а затем отвечала за оптимизацию решений в проектировании жилых зданий в бюро «Параметрика». В 2020 году основала компанию Parametric Box.

Антон Кошелев

Архитектор, вычислительный дизайнер, сооснователь бюро параметрического консалтинга In-Generic. Окончил Institute for Advanced Architecture of Catalonia (IAAC). Работает с компьютерным зрением и нейронными сетями. Использует Rhino и Grasshopper более 5-ти лет.

Милан Стаменкович

Архитектор, член Союза Московских Архитекторов. Работал в бюро «Цимайло, Ляшенко и партнёры», а также курировал программы «Алгоритмическое проектирование» и «Цифровое производство» в МАРШ. Сейчас руководит компанией АБ-РИД и преподаёт в МАрхИ.

/Отвечаем на ваши вопросы

Вы можете задать нам вопрос — просто напишите:

  • Программа выстроена последовательно: от азов до сложных навыков.
  • Занятия спланированы максимально компактно: минута видео — это минута качественной информации без воды и долгих вступлений.
Чем онлайн-курс лучше роликов на YouTube?

Если вы покупаете курс в Софт Культуре первый раз, то сразу после оплаты получите письмо с инструкцией по доступу к онлайн-площадке. Письмо придёт на электронный адрес, указанный в заявке.

Далее все новые курсы будут добавляться в ваш личный кабинет сразу после оплаты — письма ждать не придётся.

Если у вас возникнут сложности, напишите в Telegram @hellosoftculture или на почту hello@softculture.cc.

Когда я получу доступ к курсу?

Да, в личный кабинет на онлайн-платформе Софт Культуры можно заходить с трёх различных устройств — например, из дома, офиса и с планшета.

Если система зафиксирует попытки входа с большего числа устройств, доступ к личному кабинету будет автоматически закрыт. Если такое вдруг случится с вами, напишите в Telegram @hellosoftculture или на почту hello@softculture.cc, чтобы возобновить доступ — менеджер на связи каждый будний день с 12:00 до 20:00 по московскому времени.

Могу ли я проходить курс с нескольких компьютеров?

Да, перед стартом курса мы просим студентов самостоятельно установить нужный софт на свой компьютер. Если у вас возникнут трудности с установкой, мы поможем — для этого напишите в Telegram @hellosoftculture или на почту hello@softculture.cc. Лучше сделать это заранее, хотя бы за 1 день до старта обучения.

Нужно ли мне самому устанавливать программу перед началом занятий?

Да, студенты архитектурных вузов и школ могут проходить все наши курсы и интенсивы по специальной студенческой цене.

Есть ли у вас какие-нибудь скидки? И как можно их получить?

Если вы откажетесь от прохождения курса до того, как пройдёте его до середины, мы сможем вернуть вам часть суммы за вычетом пройденных блоков. После того, как вы пройдёте 50% курса, вернуть за него деньги нельзя.

Как вернуть деньги, если курс не понравится или я передумаю учиться?
Наш сайт использует файлы cookie. Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на работу с этими файлами.