Grasshopper. Генеративный дизайн
3 модуля по 3 часа
1 200 ₽подробнее
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.
Алгоритм подбора: форма и количество панелей для заданной оболочки чему вы научитесь
- 1Работать 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.
- 2Применять алгоритмы оптимизации
Разберётесь, как применять алгоритмы однофакторной, двухфакторной и многофакторной оптимизации для работы в разных масштабах — в масштабе города и участка.
- 3Использовать 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
АлёнаУстина
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.
АнтонКошелев
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.
МиланСтаменкович
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.