通过这位100%在线的大学专家，您将掌握最具创新性的人工智能技术，以最大限度地提高空间利用效率，并设计出更多功能性的建筑项目”

根据国际建筑科学协会最近的一份报告，基于人工智能的仿真技术的实施已被证明可以将建筑设计效率提高 40%。同样，该实体强调，其工具通过允许更有效的预测建模，使遗产保护成本降低了 28%。鉴于这一现实，架构师需要培养先进的技能来进行更全面的模拟，以显着优化其基础设施的质量。

在此框架下，TEC 推出了一项通过人工智能模拟，优化和保护空间的开创性课程。学术大纲将重点讨论使用 Autodesk Revit 进行空间优化，使用 SketchUp 创建能源绩效指标和生物气候设计等问题。因此，学生将培养先进的技能，以最大限度地提高空间利用效率，从而转化为更具功能性和可持续性的设计。与此相适应，教材将分析机器学习算法的应用；这将使毕业生能够设计出高度创新的结构。

另一方面，就大学课程的方法而言，TECH提供了一个完全在线的学习环境，为建筑师提供了必要的灵活性来适应他们的日程安排。此外，还使用其革命性的Relearning系统，基于关键概念的重复来巩固知识并保证持久学习。学生唯一需要的就是拥有一个可以访问互联网的电子设备，即可进入虚拟校园。在这个平台上，您将找到各种多媒体资源，例如解释视频，案例研究或专业读物。毫无疑问，一种身临其境的体验将帮助建筑师大大改善他们的工作前景。

你将得到世界上最大的在线学术机构TECH的全面支持的教育技术任由你使用”

这个通过人工智能模拟，优化和保护空间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
• 本书的内容图文并茂，示意性强实用性强为专业实践所必需的学科提供了完
• 整而实用的信息
• 利用自我评估过程改进学习的实际练习
• 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
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

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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融入到培训中还有来自知名企业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。

借助 TECH颠覆性的Relearning方法，您将能够快速有效地巩固最复杂的概念，而无需投入长时间的学习"

您将深入研究使用 CityEngine 的施工过程模拟，以创建详细的三维城市模型"

该课程由通过人工智能模拟，优化和保护空间领域的知名专家开发。因此，该研究计划将深入研究各种问题，从使用 Autodesk Revit 优化空间或使用 Trimble 获得详细的能源分析，到最有效的生物气候设计策略以充分利用自然资源。通过这种方式，学生将获得高级技能来模拟基础设施在不同条件和场景下的行为。此外，课程大纲还将提供实现算法的关键，以根据数据做出决策并创建高效的设计。

您将通过详尽的模拟制定最有效的历史和文化空间修复策略”

模块 1. 人工智能的空间优化和能源效率

1.1. 使用 Autodesk Revit 和人工智能优化空间

1.1.1. 使用 Autodesk Revit 和人工智能实现空间优化和能源效率
1.1.2. 提高建筑设计能源效率的先进技术
1.1.3. Autodesk Revit与AI相结合的成功项目案例研究

1.2. 使用SketchUp和Trimble进行数据分析和能源效率指标

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

1.3. 通过人工智能优化生物气候设计和太阳方向

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

1.4. Cityzenit 提供人工智能辅助可持续技术和材料

1.4.1. 人工智能分析支持的可持续材料创新
1.4.2. 利用人工智能开发和应用可回收和低环境影响材料
1.4.3. 使用与人工智能集成的可再生能源系统的项目研究

1.5. 利用WattPredictor和AI进行城市规划和能源效率

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

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

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

1.7. 人工智能辅助的能效认证和法规

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

1.8. 使用 Enernoc 评估生命周期和环境足迹

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

1.9. Verdigris 的能源效率教育和意识

1.9.1. 人工智能在能源效率教育和意识方面的作用
1.9.2. 使用 Verdigris 向建筑师和设计师教授可持续实践
1.9.3. 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

1.10. ENBALA空间优化和能源效率的未来

1.10.1. 探索未来挑战和能效技术的演变
1.10.2. 空间和能源优化人工智能的新兴趋势
1.10.3. 关于人工智能将如何继续改变建筑和城市设计的观点

模块 2. 人工智能仿真和预测建模

2.1. 架构中使用 MATLAB 的高级仿真技术

2.1.1. 使用 MATLAB 进行建筑高级仿真
2.1.2. 预测模型和大数据分析的集成
2.1.3. MATLAB 在建筑模拟中发挥基础作用的案例研究

2.2. 使用 ANSYS 进行高级结构分析

2.2.1. 在建筑项目中实施 ANSYS 进行高级结构模拟
2.2.2. 集成预测模型来评估结构安全性和耐久性
2.2.3. 强调在高性能建筑中使用结构模拟的项目

2.3. 使用 AnyLogic 建模空间使用和人类动态

2.3.1. 使用 AnyLogic 对空间使用和人类流动的动态进行建模
2.3.2. 应用人工智能预测和提高城市和建筑环境的空间利用效率
2.3.3. 案例研究展示模拟如何影响城市和建筑规划

2.4. 在城市规划中使用 TensorFlow 进行预测建模

2.4.1. 实施 TensorFlow 来模拟城市动态和结构行为
2.4.2. 使用人工智能预测城市设计的未来结果
2.4.3. 预测建模如何影响城市规划和设计的示例

2.5. 使用 GenerativeComponents 进行预测建模和生成设计

2.5.1. 使用 GenerativeComponents 合并预测建模和生成设计
2.5.2. 应用机器学习算法创建创新高效的设计
2.5.3. 使用这些先进技术优化设计的建筑项目示例

2.6. 使用 COMSOL 模拟环境影响和可持续性

2.6.1. COMSOL 在大型项目环境模拟中的应用
2.6.2. 利用人工智能分析和改善建筑物对环境的影响
2.6.3. 展示模拟如何促进可持续发展的项目

2.7. 使用 COMSOL 模拟环境行为

2.7.1. 应用 COMSOL Multiphysics 模拟环境和热行为
2.7.2. 使用人工智能根据日光和声学模拟优化设计
2.7.3. 提高可持续性和舒适度的成功实施示例

2.8. 模拟和预测建模的创新

2.8.1. 探索新兴技术及其对仿真和建模的影响
2.8.2. 讨论人工智能如何改变建筑中的模拟能力
2.8.3. 评估未来工具及其在建筑设计中的可能应用

2.9. 使用 CityEngine 模拟施工过程

2.9.1. CityEngine 应用程序可模拟施工顺序并优化现场工作流程
2.9.2. 人工智能集成对建筑物流进行建模并实时协调活动
2.9.3. 实际案例表明，先进的模拟技术提高了施工效率和安全性

2.10. 仿真和预测建模的挑战和未来

2.10.1. 评估建筑模拟和预测建模当前的挑战
2.10.2. 这些技术在建筑实践中的新兴趋势和未来
2.10.3. 讨论模拟和预测建模持续创新对建筑和施工的影响

模块 3. 人工智能遗产保护与修复

3.1. 人工智能技术在遗产修复中的摄影测量

3.1.1. 使用摄影测量和人工智能进行遗产的精确记录和修复
3.1.2. 历史建筑修复的实际应用
3.1.3. 结合先进技术和尊重真实性的特色项目

3.2. 激光扫描保护的预测分析

3.2.1. 激光扫描和预测分析在遗产保护中的实施
3.2.2. 使用人工智能检测和防止历史建筑的恶化
3.2.3. 这些技术如何提高保护精度和有效性的示例

3.3. 通过虚拟重建进行文化遗产管理

3.3.1. 人工智能辅助虚拟重建技术的应用
3.3.2. 遗产管理和数字保护策略
3.3.3. 使用虚拟重建进行教育和保护的成功案例

3.4. 人工智能辅助预防性保护和维护

3.4.1. 利用人工智能技术制定历史建筑的预防性保护和维护策略
3.4.2. 实施基于人工智能的监测系统以及早发现结构问题
3.4.3. 人工智能如何为文化遗产的长期保护做出贡献的示例

3.5. 遗产保护中的数字文档和 BIM

3.5.1. 在人工智能的辅助下，应用先进的数字文档技术，包括 BIM 和增强人工智能
3.5.2. 使用 BIM 模型进行高效的遗产和修复管理
3.5.3. 修复项目中数字文档整合的案例研究

3.6. 人工智能辅助的保护管理和政策

3.6.1. 使用基于人工智能的工具进行遗产保护管理和政策制定
3.6.2. 将人工智能融入保护相关决策的策略
3.6.3. 讨论人工智能如何改善遗产保护机构之间的合作

3.7. 人工智能修复和保存的道德和责任

3.7.1. 人工智能在遗产修复中应用的伦理考量
3.7.2. 关于技术创新与尊重历史真实性之间平衡的争论
3.7.3. 如何在遗产修复中负责任地使用人工智能的示例

3.8. 人工智能遗产保护的创新与未来

3.8.1. 新兴人工智能技术及其在遗产保护中的应用展望
3.8.2. 评估人工智能改变恢复和保护的潜力
3.8.3. 科技快速创新时代探讨遗产保护的未来

3.9. 利用 GIS 进行文化遗产教育和认识

3.9.1. 教育和公众意识在保护文化遗产中的重要性
3.9.2. 利用地理信息系统（GIS）促进对遗产的欣赏和了解
3.9.3. 利用技术教授文化遗产的成功教育和推广活动

3.10. 遗产保护与修复的挑战与未来

3.10.1. 确定当前文化遗产保护面临的挑战
3.10.2. 技术创新和人工智能在未来保护和恢复实践中的作用
3.10.3. 关于未来几十年技术将如何改变遗产保护的观点

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