ARCH 362 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Mimari Zeka: Mimarlıkta Yapay Zeka
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
ARCH 362
Güz/Bahar
1
4
3
4

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri -
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu ders, mimarlığın temelleri ve pratiği ile kaynaşması olası Yapay Zeka kavramlarını keşfedecektir. Bu derste öğrenci, mimari alanlardaki Derin Öğrenme uygulamalarına ilişkin bir anlayış geliştirecektir. Kurs, uygulamacılarının deneyiminde ve yapılı çevrede yerleşik bulunan Mimari Zekayı keşfetmeye dayanacaktır. Ödevler, yapılı çevreye ilişkin mevcut veriler üzerinde, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini uygulamak üzerine olacaktır. Bu derste edinilen becerilerin mimarlık alanlarındaki müstakbel mimarların üretim/tasarım, değerlendirme/analiz ve geri bildirim süreçlerinde yardımcı olması beklenmektedir.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Makina öğrenmesi aracılığıyla geliştirecekleri anlayış için mevcut verileri analiz edebileceklerdir,
  • Edinilen verilere dayalı olarak mimari bilgiyi ayrıştırabileceklerdir,
  • Mimari uygulamalarında makina öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinin uygulanması için gelişmiş bir beceri edineceklerdir,
  • Mimaride yapay zeka için gereksinim duyulan en az bir temel yazılım kullanabileceklerdir,
  • Mimaride yapay zeka için yürütülen makine öğrenmesi ve derin öğrenme süreçlerine yardımcı olacak şekilde veri ön-işlemesini yapabileceklerdir.
Ders Tanımı Dönem boyunca öğrenciler Yapay Zeka (AI) ile ilgili temel kavramları öğreneceklerdir. Öğrenciler, her dersin ilk saatinde yapılan sunumlar kapsamında yapay zekanın çeşitli ölçeklerde en gelişmiş uygulamalarını keşfedeceklerdir. Haftalık ödevler öğrencilere veri işleme, makina öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri ile uygulamalı deneyim fırsatı verecektir. Final projesi yarıyıl ortasından sonuna kadar devam edecektir.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Ders Özeti: Giriş, devam, katılım ve zaman yönetimi Giriş + Ödev #1: basit bir makina öğrenmesi uygulaması
2 Temel kavramlarıyla Yapay Zeka Ödev #2: Veri kavramının anlaşılması
3 Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Tarihi Ödev #3: Sınıflandırma
4 Mimarlikta Bilişim, Nicholas Negroponte, William J. Mitchell et.al Ödev #4, Goodfellow. I., et.al. (2016) Deep Learning, MIT Press @ www.deeplearningbook.org
5 Mimarlık ve Örüntü, Biçim Grameri. Works of Christopher Alexander, George Stiny, John S. Gero et.al Ödev #5:Metin işleme, Imaj işleme
6 Ara Sınav I
7 Derin Öğrenme modelllerine genel bakış Ödev #6: Nielsen, M. (2017) Neural Networks and Deep Learning, Online book
8 Veri Edinme Ödev #7
9 Veri Önişleme temelleri Ödev #8
10 Bilgisayarla görme(CV) temelleri Proje üzerinde çalışma
11 Öğrenme modelleri kurma Proje üzerinde çalışma
12 Ara Sınav II
13 Yapay zeka yönünde BIM alanındaki gelişmeler Proje üzerinde çalışma
14 Proje Sunumları Proje üzerinde çalışma
15 Proje Sunumları Proje üzerinde çalışma/Sunum
16 Final, Proje Sunumları Proje üzerinde çalışma/Sunum

 

Ders Kitabı
  • Nielsen, M. (2017) Neural Networks and Deep Learning, Online book @ neuralnetworksanddeeplearning.com
  • Goodfellow. I., Bengio Y., Courville A. (2016) Deep Learning, MIT Press @ www.deeplearningbook.org
  • Autodesk University
Önerilen Okumalar/Materyaller
  • Steenson, M. W. (2017) Architectural Intelligence: How Designers and Architects Created the Digital Landscape, The MIT Press, Cambridge, Massachusettes
  • Hyde, R. (2016) Architecture in the coming age of Artificial Intelligence Retrieved from https://architectureau.com/articles/architecture-in-the-coming-age-of-artificial-intelligence/ 04.04.2018
  • Oxman, R., Oxman. R. (2014) Theories of the Digital in Architecture, Routledge New York, NY
  • Hall, J. Storrs. (2007) Beyond AI: Creating the Conscience of the Machine. Amherst, NY: Prometheus Books, 253.
  • Negroponte, N. (1975) Soft Architecture Machines, The MIT Press. Cambridge, Massachusettes. Available at: http://www.uni-due.de/~bj0063/doc/Negroponte.pdf

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
1
10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
1
30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
30
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
2
30
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
4
70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
30
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
5
80
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
0
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
1
16
16
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
1
4
4
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
2
5
10
Final Sınavı
0
    Toplam
110

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Profesyonel düzeyde mimarlık hizmeti verir.

X
2

Tasarım ve inşaat pratiklerinde karşılaşılan karmaşık problemlerin bireysel ve takım halinde çözümlerinde sorumluluk alır.

X
3

Proje hizmetlerinin sağlanması süreçlerinde diğer disiplinlerle eşgüdüm ve işbirliği sağlamak için gereken yöntemleri kavrar.

X
4

Mimari tasarım ve uygulama kaynaklı yöntemleri, kavramları ve teorileri anlar, yorumlar ve değerlendirir.

X
5

Çevreye ve toplumsal meselelere duyarlı, farklı ölçeklerdeki mimari stratejileri üretir.

X
6

Yapılı çevrenin üretimi süreçlerindeki çeşitliliği, küresel kültür ve tarihsel gelenekler ile yorumlayarak eleştirel bir kavrayış geliştirir.

7

Yapı malzemelerinin, ürünlerinin ve bileşenlerinin yapı sistemleri içerisindeki performanslarına dair teorik ve teknik bilgiyi uygular.

8

Güncel bilgi ve bilgisayar tabanlı iletişim teknoloji ve araçlarını kullanarak mimari fikir ve önerileri sözlü, yazılı ve görsel olarak sunar.

X
9

Mimari sorunların çözümü için edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirip öğrenme gereksinimlerini ve süreçlerini yönlendirerek eleştirel düşünce ve tasarım üretir.

X
10

Mimarlık alanında kendisini sürekli yenileme ve eğitme insiyatifini gösterir ve yaşam boyu öğrenme yaklaşımı geliştirir.

X
11

Bir yabancı dili kullanarak Mimarlık ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1)

X
12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. 

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


SOSYAL MEDYA

İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.