Dieser 100%ige Online-Masterstudiengang ermöglicht es Ihnen, Entwurfs- und Bauprozesse mit Hilfe von Werkzeugen wie generativer Modellierung, prädiktiver Simulation und Energieeffizienz auf der Grundlage von KI zu optimieren“

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Architektur rapide und bietet neue Werkzeuge, um Gebäude effizienter und nachhaltiger zu entwerfen, zu planen und zu bauen. Der Einsatz von KI in der Architektur hat sich ausgeweitet und ermöglicht es Architekten, ihre Entwürfe durch fortschrittliche Simulationen zu optimieren, die Variablen wie natürliches Licht, Belüftung und Energieverbrauch berücksichtigen.

So entstand dieser Privater masterstudiengang, der Architekten in der Nutzung fortschrittlicher Technologien zur Revolutionierung des Entwurfs- und Bauprozesses fortbilden soll. In diesem Sinne wird er analysieren, wie künstliche Intelligenz die traditionelle Architekturpraxis optimieren und verändern kann. Durch den Einsatz von Werkzeugen wie AutoCAD und Fusion 360 sowie eine Einführung in die generative Modellierung und das parametrische Design werden die Fachleute in die Lage versetzt, diese Innovationen in ihre Projekte zu integrieren.

Sie werden sich auch mit dem Einsatz von KI zur Raumoptimierung und Energieeffizienz befassen, Schlüsselelemente der modernen Architektur. Mit Hilfe von Tools wie Autodesk Revit und Google DeepMind wird es möglich sein, durch Datenanalyse und fortschrittliche Energiesimulationen nachhaltigere Umgebungen zu entwerfen. Ergänzt wird dieser Ansatz durch die Einführung einer intelligenten Stadtplanung, die den Anforderungen an nachhaltiges Design in immer komplexeren und urbanen Umgebungen gerecht wird.

Schließlich werden die Experten modernste Technologien wie Grasshopper, MATLAB und Laserscanning-Tools vorstellen, um innovative und nachhaltige Projekte zu entwickeln. Darüber hinaus werden sie durch Simulation und vorausschauende Modellierung in der Lage sein, strukturelle und ökologische Probleme zu antizipieren und zu lösen, bevor sie auftreten.

Auf diese Weise hat TECH ein detailliertes, vollständig online verfügbares Hochschulprogramm geschaffen, das es den Studenten ermöglicht, über jedes elektronische Gerät mit Internetanschluss auf die Lehrmaterialien zuzugreifen. Damit entfällt die Notwendigkeit, an einen physischen Ort zu reisen und sich an einen bestimmten Zeitplan anzupassen. Zudem ist die revolutionäre Relearning-Methode integriert, die auf der Wiederholung wesentlicher Konzepte basiert, um das Verständnis der Inhalte zu verbessern.

Sie werden sich an der Spitze der Branche positionieren und innovative und nachhaltige Projekte leiten, die die neuesten Technologien integrieren, was Ihre Wettbewerbsfähigkeit und Ihre Chancen auf dem globalen Arbeitsmarkt erhöhen wird“

Dieser Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Architektur enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in künstlicher Intelligenz präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die Bedeutung der Erhaltung des kulturellen Erbes erforschen, indem Sie künstliche Intelligenz zur Erhaltung und Wiederbelebung historischer Strukturen einsetzen, dank einer umfangreichen Bibliothek mit Multimedia-Ressourcen“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt Plattformen wie Autodesk Revit, SketchUp und Google DeepMind beherrschen und Fähigkeiten entwickeln, um nachhaltigere und effizientere Umgebungen zu entwerfen"

Sie werden mit Werkzeugen wie Grasshopper und Autodesk Fusion 360 arbeiten, um anpassungsfähige und nachhaltige Entwürfe zu erstellen, und Sie werden die Integration von Robotik in die Konstruktion und die Individualisierung in der digitalen Fertigung erforschen"

Dieses Universitätsprogramm zielt darauf ab, Fachleute fortzubilden, die in der Lage sind, fortschrittliche Technologien der künstlichen Intelligenz in alle Phasen der architektonischen Planung und Konstruktion zu integrieren. Es wird Experten für die Optimierung von Entwurfsprozessen durch den Einsatz von generativen Modellierungswerkzeugen, prädiktiver Simulation und digitaler Fertigung fortbilden, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit und Energieeffizienz liegt. Darüber hinaus wird ein tiefgreifendes Verständnis für die ethischen Implikationen und die Verantwortung entwickelt, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind. So werden Architekten darauf vorbereitet, innovative Projekte zu leiten, die auf aktuelle und zukünftige architektonische Herausforderungen reagieren.

Sie werden Lösungen der künstlichen Intelligenz entwerfen, um die Nachhaltigkeit von Architekturprojekten zu verbessern und den Energieverbrauch deutlich zu optimieren“

Allgemeine Ziele

• Verstehen der theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz
• Studieren der verschiedenen Arten von Daten und Verstehen des Lebenszyklus von Daten
• Bewerten der entscheidenden Rolle von Daten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen
• Vertiefen des Verständnisses von Algorithmen und Komplexität zur Lösung spezifischer Probleme
• Erforschen der theoretischen Grundlagen von neuronalen Netzen für die Entwicklung von Deep Learning
• Erforschen des bio-inspirierten Computings und seiner Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Systeme
• Handhaben fortschrittlicher Tools der künstlichen Intelligenz, um architektonische Prozesse wie das parametrische Design zu optimieren
• Anwenden generativer Modellierungstechniken zur Maximierung der Effizienz bei der Infrastrukturplanung und zur Verbesserung der Energieeffizienz von Gebäuden

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Analysieren der historischen Entwicklung der künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der künstlichen Intelligenz
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird
• Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf den Elementen des Datawarehouse und seinem Design

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihrer Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz zu gewährleisten

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, durch Anwendung von Filter- und Glättungsverfahren, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big-Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien

Modul 6. Intelligente Systeme

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der künstlichen Intelligenz und im Software Engineering
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning
• Erkunden der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN)
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP-Aufgaben
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision
• Kennenlernen der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse Autoencodern bei der Datendarstellung
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings
• Vertiefen der Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz

Modul 16. KI-gestütztes Design in der Architektur

• Verwenden der Software AutoCAD und Fusion 360, um generative und parametrische Modelle zu erstellen, die den architektonischen Entwurfsprozess optimieren
• Erwerben eines ganzheitlichen Verständnisses der ethischen Prinzipien beim Einsatz von KI im Design, um sicherzustellen, dass architektonische Lösungen sowohl verantwortungsvoll als auch nachhaltig sind

Modul 17. Raumoptimierung und Energieeffizienz mit KI

• Implementieren bioklimatischer Designstrategien und KI-gestützter Technologien, um die Energieeffizienz von architektonischen Initiativen zu verbessern
• Erwerben von Fähigkeiten in der Nutzung von Simulationswerkzeugen zur Verbesserung der Energieeffizienz in Stadtplanung und Architektur

Modul 18. Parametrisches Design und digitale Fertigung

• Verwenden von Tools wie Grasshopper und Autodesk 360, um anpassungsfähige und maßgeschneiderte Designs zu erstellen, die den Erwartungen der Kunden entsprechen
• Anwenden topologischer Optimierung und nachhaltiger Designstrategien auf parametrische Projekte

Modul 19. Simulation und prädiktive Modellierung mit KI

• Verwenden von Software wie TensorFlow, MATLAB oder ANSYS, um Simulationen durchzuführen, die das strukturelle und ökologische Verhalten von Architekturprojekten vorhersagen
• Implementieren prädiktiver Modellierungstechniken, um die Stadtplanung und das Raummanagement zu optimieren, unter Einsatz von KI zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz bei der strategischen Entscheidungsfindung

Modul 20. Erhaltung und Restaurierung des Kulturerbes mit KI

• Beherrschen des Einsatzes von Photogrammetrie und Laserscanning zur Dokumentation und Erhaltung des architektonischen Erbes
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Verwaltung von Projekten zur Erhaltung des Kulturerbes unter Berücksichtigung der ethischen Implikationen und des verantwortungsvollen Einsatzes von KI

Das Hauptziel besteht darin, Architekten in die Lage zu versetzen, Technologien der künstlichen Intelligenz effektiv in alle Phasen des architektonischen Entwurfs und der Konstruktion zu integrieren“