通过该100%在线专科文凭，您将掌握最具创新性的人工智能工具来优化建筑设计”

根据世界经济论坛最近的一份报告，由于人工智能或机器人技术等新兴技术，未来几年建筑行业 45% 的活动将实现自动化。面对这一现实，建筑师必须采用新的设计方法，以优化项目的效率和可持续性，例如，专家通过使用数字制造来开发毫米级精度的组件。通过这种方式，可以最大程度地减少材料浪费并促进更可持续的建筑。

在此背景下，TECH启动了通过人工智能数字设计和制造领域的开创性课程。学术大纲参考了该领域的参考文献，将深入探讨从使用 Geomagic Wrap 进行参数化设计或使用 CATIA 进行预测分析到应用 SketchUp 获取详细能源评估等问题。同样，大纲将深入研究 Verdigris 的管理，以保证专业人员进行可持续的实践。教材还将介绍最前卫的方法，以提高协作设计项目的创新和有效性。通过这种方式，毕业生将获得使用数字工具和人工智能算法来生成独特且富有创意的设计的高级技能。

另一方面，大学课程 100% 在线授课，这使建筑师有机会随时随地访问内容，使学习适应他们的日程安排。此外，TECH还使用其革命性的学习方法：Relearning。该系统由关键概念的重复组成，以建立知识并促进持久学习。从这个意义上说，学生唯一需要的是拥有一个可以访问互联网的电子设备来进入虚拟校园，在那里他们会发现一个充满颠覆性多媒体资源的图书馆。

每个模块的交互式摘要将使您能够以更动态的方式巩固参数化设计中的效率概念”

这个通过人工智能数字设计和制造专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 以图形， 图表和极具实用性的内容设计提供关于职业实践中不可或缺学科的实用信息
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

您是否希望使用人工智能工具来减少建筑项目对环境的影响？只需 6 个月即可获得该学位”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

您将在您的建筑中融入智能技术，例如自动照明系统，智能空调和可持续材料"

系统Relearning将使你的学习事半功倍并更加专注于你的专业领域"

该大学学位由人工智能数字设计和制造领域的知名专家设计。该课程将深入探讨 Fusion 360 的高级生成建模或 Optimus 中的设计优化以及使用 CATIA 进行模拟等主题。接着，课程大纲将为学生提供最有效的策略，以在建筑项目中建立能源效率目标。教材还将分析 Grasshoper 参数化设计的最新进展。

您将通过使用先进的人工智能技术例如生成设计和参数优化开发创新的建筑解决方案”

模块 1.建筑实践中的人工智能辅助设计

1.1. 具有 AI 的高级 AutoCAD 应用程序

1.1.1. AutoCAD与AI工具集成以实现高级设计
1.1.2. 利用人工智能实现建筑设计中重复任务的自动化
1.1.3. AutoCAD在AI辅助下优化建筑项目的案例研究

1.2. 使用Fusion 360进行高级生成建模

1.2.1. 应用于复杂项目的先进生成建模技术
1.2.2. 使用 Fusion 360 创建创新的建筑设计
1.2.3. 生成模型在可持续和适应性建筑中的应用示例

1.3. 在Optimus中利用AI优化设计

1.3.1. 在Optimus中使用AI算法的架构设计优化策略
1.3.2. 实际项目中的敏感性分析及最优解探索
1.3.3. 使用 Optimus 进行基于 AI 的优化的行业成功案例回顾

1.4. 使用 Geomagic Wrap 进行参数化设计和数字化制造

1.4.1. 使用 Geomagic Wrap 实现参数化设计与 AI 集成的进步
1.4.2. 数字制造在建筑中的实际应用
1.4.3. 使用人工智能辅助参数化设计进行结构创新的特色建筑项目

1.5. 使用人工智能传感器进行自适应和上下文敏感设计

1.5.1. 使用人工智能和实时数据实施自适应设计
1.5.2. 利用人工智能设计的临时建筑和城市环境的示例
1.5.3. 分析适应性设计如何影响建筑项目的可持续性和效率

1.6. 为建筑师提供 CATIA 模拟和预测分析

1.6.1. CATIA 在建筑模拟中的高级应用
1.6.2. 使用人工智能进行结构行为建模和能源性能优化
1.6.3. 在重大建筑项目中实施预测分析

1.7. 使用 IBM Watson Studio 实现设计中的个性化和用户体验

1.7.1. 用于架构定制的 IBM Watson Studio AI 工具
1.7.2. 使用人工智能分析以用户为中心的设计
1.7.3. 空间和建筑产品定制的人工智能用例研究

1.8. 由人工智能驱动的协作和集体设计

1.8.1. 人工智能驱动的设计项目协作平台
1.8.2. 促进创造力和集体创新的人工智能方法
1.8.3. 人工智能辅助协同设计的成功案例和挑战

1.9. 人工智能辅助设计中的道德与责任

1.9.1. 在建筑设计中使用人工智能的伦理争论
1.9.2. 应用于设计的人工智能算法中的偏差和公平性研究
1.9.3. 人工智能负责任设计的现行法规和标准

1.10. 人工智能辅助设计的挑战与未来

1.10.1. 建筑人工智能的新兴趋势和尖端技术
1.10.2. 分析人工智能对建筑行业的未来影响
1.10.3. 人工智能辅助设计未来创新与发展展望

模块 2.利用人工智能优化空间和能源效率

2.1. 使用Autodesk Revit和AI优化空间

2.1.1. 使用Autodesk Revit和AI实现空间优化和能源效率
2.1.2. 提高建筑设计能源效率的先进技术
2.1.3. Autodesk Revit与AI相结合的成功项目案例研究

2.2. 使用SketchUp和Trimble进行数据分析和能源效率指标

2.2.1. SketchUp 应用程序和 Trimble 工具可进行详细的能量分析
2.2.2. 使用人工智能开发能源绩效指标
2.2.3. 在建筑项目中建立能源效率目标的策略

2.3. 生物气候设计和人工智能优化的太阳方向

2.3.1. 人工智能辅助生物气候设计策略，最大限度地提高能源效率
2.3.2. 使用人工智能驱动设计来优化热舒适度的建筑示例
2.3.3. 人工智能在太阳定向和被动设计中的实际应用

2.4. Cityzenit 提供人工智能辅助可持续技术和材料

2.4.1. 人工智能分析支持的可持续材料创新
2.4.2. 利用人工智能开发和应用可回收和低环境影响材料
2.4.3. 利用可再生能源系统与人工智能相结合的项目研究

2.5. 利用WattPredictor和AI进行城市规划和能源效率

2.5.1. 城市设计中能源效率的人工智能策略
2.5.2. 实施 WattPredictor 以优化公共空间的能源使用
2.5.3. 城市利用人工智能提高城市可持续性的成功案例

2.6. 利用 Google DeepMind Energy 进行智能能源管理

2.6.1. DeepMind 技术在能源管理中的应用
2.6.2. 实施人工智能以优化大型建筑的能源消耗
2.6.3. 人工智能改变社区和建筑物能源管理的案例评估

2.7. 人工智能辅助的能效认证和法规

2.7.1. 使用人工智能确保遵守能效法规（LEED,REEAM）
2.7.2. 用于能源审计和项目认证的人工智能工具
2.7.3. 法规对人工智能支持的可持续建筑的影响

2.8. 使用 Enernoc 评估生命周期和环境足迹

2.8.1. 人工智能集成用于建筑材料的生命周期分析
2.8.2. 使用 Enernoc 评估碳足迹和可持续性
2.8.3. 使用人工智能进行高级环境评估的模型项目

2.9. Verdigris 的能源效率教育和意识

2.9.1. 人工智能在能源效率教育和意识中的作用
2.9.2. 使用 Verdigris 向建筑师和设计师教授可持续实践
2.9.3. 利用人工智能促进文化向可持续发展转变的教育举措和计划

2.10. ENBALA空间优化和能源效率的未来

2.10.1. 探索未来挑战和能效技术的演变
2.10.2. 空间和能源优化人工智能的新兴趋势
2.10.3. 洞察人工智能将如何继续改变建筑和城市设计

模块 3.参数化设计与数字化制造

3.1. Grasshopper 推进参数化设计和数字化制造

3.1.1. 使用 Grasshopper 创建复杂的参数化设计
3.1.2. AI 集成到 Grasshopper 中以实现设计自动化和优化
3.1.3. 使用参数化设计提供创新解决方案的标志性项目

3.2. 生成设计中的算法优化

3.2.1. 生成设计在架构算法优化中的应用
3.2.2. 利用人工智能生成高效,新颖的设计解决方案
3.2.3. 生成设计如何改善建筑项目的功能和美观的示例

3.3. 与 KUKA PRC 合作建设数字化制造和机器人

3.3.1. KUKA PRC 等机器人技术在数字化制造中的应用
3.3.2. 数字化制造在精度,速度,降低成本方面的优势
3.3.3. 数字制造案例研究强调机器人技术在建筑中的成功集成

3.4. 使用 Autodesk Fusion 360 进行响应式设计和制造

3.4.1. 使用 Fusion 360 设计自适应架构系统
3.4.2. 在 Fusion 360 中实施 AI 以实现大规模定制
3.4.3. 展示适应性和定制潜力的创新项目

3.5. 通过拓扑优化实现参数化设计的可持续性

3.5.1. 应用拓扑优化技术提高可持续性
3.5.2. 人工智能集成可优化材料使用和能源效率
3.5.3. 拓扑优化如何提高建筑项目可持续性的示例

3.6. Autodesk Fusion 360 的交互性和空间适应性

3.6.1. 实时集成传感器和数据以创建交互式建筑环境
3.6.2. 使用 Autodesk Fusion 360 调整设计以响应环境或使用变化
3.6.3. 使用空间交互性来改善用户体验的建筑项目示例

3.7. 参数化设计的效率

3.7.1. 应用参数化设计优化建筑的可持续性和能源效率
3.7.2. 使用与人工智能集成的模拟和生命周期分析来改进绿色决策
3.7.3. 参数化设计至关重要的可持续项目案例

3.8. 大规模定制和数字化制造（Materialise）

3.8.1. 通过参数化设计和数字化制造探索大规模定制的潜力
3.8.2. 在建筑和室内设计中应用Magic等工具进行定制设计
3.8.3. 展示空间和家具定制中数字化制造的特色项目

3.9. 使用 Ansys Granta 进行协作和集体设计

3.9.1. 使用 Ansys Granta 促进分布式设计中的协作和决策
3.9.2. 提高协作设计项目创新和效率的方法
3.9.3. 人工智能增强协作如何带来创新和可持续成果的示例

3.10. 数字化制造和参数化设计的挑战和未来

3.10.1. 识别参数化设计和数字制造中的新挑战
3.10.2. 未来趋势以及人工智能在这些技术发展中的作用
3.10.3. 讨论持续创新将如何影响未来的建筑实践和设计

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