Grasshopper. Генеративный дизайн [Софт культура] [Алёна Устина, Антон Кошелев]

Grasshopper. Генеративный дизайн [Софт культура] [Алёна Устина, Антон Кошелев] Генеративный дизайн, оптимизация и машинное обучение в Grasshopper — концепции на стыке архитектуры и технологий, которые сулят большие изменения в профессии архитектора. На трёхдневном марафоне разберёмся, как использовать возможности генеративного дизайна — однофакторную и многофакторную оптимизацию. А ещё научим нейронную сеть генерировать планировки и поговорим о том, как применять алгоритмы машинного обучения в проектировании. Работать будем на примерах разного масштаба: города, улицы и здания. для кого Марафон предназначен: ⟶ Для архитекторов и городских планировщиков. ⟶ Для студентов и практикующих специалистов. ⟶ Для тех, кто уже работает в Grasshopper. ⟶ Только для пользователей Windows. ⟶ Для тех, кто хочет учиться из любой точки мира. чему вы научитесь 1 Работа с генеративными компонентами Расскажем о компонентах генеративного дизайна в Grasshopper и плагинах на него. Объясним, как применять различные алгоритмы и какие у них есть ограничения. 2 Алгоритмы оптимизации Покажем, как применять алгоритмы однофакторной, двухфакторной и многофакторной оптимизации для работы в разных масштабах — в масштабе города и участка. 3 Алгоритмы машинного обучения Разберёмся с тремя принципиальными алгоритмами машинного обучения — регрессиями, кластеризацией и нейронными сетями. 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