Grasshopper. Генеративный дизайн

трёхдневный интенсив
img
формат
архивный
Даты и время
в любое время подробнее
занятия

3 модуля по 3 часа

цена
900 ₽ —
1 200 ₽
подробнее
Даты и время
в любое время
для студентов
900 ₽
для всех
1 200 ₽
*доступна оплата частями
беспроцентная рассрочка на 4 или 6 мес.


Записаться на курс

Grasshopper. Генеративный дизайн

трёхдневный интенсив

Grasshopper. Генеративный дизайн

об интенсиве

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.

формат

Библиотека Софт Культуры — это записи курсов и интенсивов, которые мы когда-либо проводили в Zoom. Это записи экрана и групповой работы без монтажа. Сразу после покупки доступ к записям открывается на год. 

Вы не сможете задавать вопросы преподавателю или отправлять задания на проверку, зато сможете смотреть все лекции и мастер-классы в своём темпе и учиться на примере самых распространённых вопросов других студентов.

Grasshopper. Генеративный дизайн. Алгоритм подбора: форма и количество панелей для заданной оболочки Алгоритм подбора: форма и количество панелей для заданной оболочки

чему вы научитесь

  • 1
    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.

  • 2
    Применять алгоритмы оптимизации

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

  • 3
    Использовать алгоритмы машинного обучения

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

программа по дням

  • 1

    Генеративные инструменты
    Эволюционные алгоритмы
    Однофакторная оптимизация
    Плагины Galapagos, Shortest Walk, SilverEye
    Двухфакторная опимизация
    Плагины SilverEye, Elk, Octopus
    Функциональный баланс города
    Связи в городе

  • 2

    Многофакторная оптимизация
    Плагины Oposum, Ladybug, Octopus, Kangaroo
    Посадка на здания на рельеф
    Расчёт инсоляции
    Поиск формы здания

  • 3

    Алгоритмы машинного обучения
    Регрессии
    Кластеризация и классификация
    Нейронные сети
    Плагин LunchBox
    Панелизация фасадов
    Генерация планировок

Преподаватели

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.

Rhinoceros

Моделирование и не только

Rhinoceros

Моделирование и не только


Мы используем файлы cookie для сбора обезличенных персональных данных. Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на обработку персональных данных.