Ce Mastère spécialisé 100% en ligne vous permettra d'optimiser les processus de design et de construction en utilisant des outils tels que la modélisation générative, la simulation prédictive et l'efficacité énergétique basée sur l'IA"

L'Intelligence Artificielle (IA) transforme rapidement l'architecture, offrant de nouveaux outils pour concevoir, planifier et construire des bâtiments de manière plus efficace et durable. L'utilisation de l'IA dans l'architecture s'est développée, permettant aux architectes d'optimiser les designs grâce à des simulations avancées qui prennent en compte des variables telles que la lumière naturelle, la ventilation et la consommation d'énergie.

C'est ainsi qu'est né ce Mastère spécialisé, conçu pour former les architectes à l'utilisation des technologies avancées pour révolutionner le processus de design et de construction. En ce sens, il analysera comment l'Intelligence Artificielle peut optimiser et transformer la pratique architecturale traditionnelle. Grâce à l'utilisation d'outils tels qu'AutoCAD et Fusion 360, ainsi qu'à une introduction à la modélisation générative et au design paramétrique, les professionnels seront en mesure d'intégrer ces innovations dans leurs projets.

L'utilisation de l'IA pour l'optimisation de l'espace et l'efficacité énergétique, éléments clés de l'architecture contemporaine, sera également explorée en profondeur. Grâce à des outils tels qu'Autodesk Revit et Google DeepMind, il sera possible de concevoir des environnements plus durables par le biais d'analyses de données et de simulations énergétiques avancées. Cette approche sera également complétée par l'introduction de la planification urbaine intelligente, répondant aux exigences du design durable dans des environnements de plus en plus complexes et urbains.

Enfin, les experts aborderont les technologies de pointe telles que Grasshopper, MATLAB et les outils de balayage laser pour développer des projets innovants et durables. En outre, grâce à la simulation et à la modélisation prédictive, ils seront en mesure d'anticiper et de résoudre les problèmes structurels et environnementaux avant qu'ils ne se produisent.

TECH a ainsi créé un programme universitaire détaillé, entièrement en ligne, qui permet aux diplômés d'accéder facilement au matériel pédagogique à partir de n'importe quel appareil électronique doté d'une connexion Internet. Il n'est donc plus nécessaire de se rendre dans un lieu physique et de s'adapter à un emploi du temps spécifique. En outre, il intègre la méthodologie révolutionnaire du Relearning, qui repose sur la répétition de concepts essentiels pour améliorer la compréhension du contenu.

Vous vous positionnerez à l'avant-garde du secteur, en menant des projets innovants et durables qui intègrent les dernières technologies, ce qui augmentera votre compétitivité et vos chances sur le marché mondial de l'emploi"

Ce Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle en Architecture contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations concrètes sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous étudierez l'importance de la préservation du patrimoine culturel, en utilisant l'Intelligence Artificielle pour conserver et revitaliser les structures historiques, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias"

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Cela se fera à l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus

Vous maîtriserez des plateformes telles qu'Autodesk Revit, SketchUp et Google DeepMind, en développant des compétences pour concevoir des environnements plus durables et plus efficaces, aux mains de la meilleure université numérique du monde, selon Forbes"

Vous travaillerez avec des outils tels que Grasshopper et Autodesk Fusion 360 pour créer des designs adaptatifs et durables, en explorant l'intégration de la robotique dans la construction et la personnalisation dans la fabrication numérique"

Le programme couvrira tout, des bases de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning aux techniques avancées de modélisation prédictive et d'analyse des big data appliquées au Design architectural. Ainsi, les ingénieurs maîtriseront les outils de simulation et d'automatisation pour optimiser les processus de construction, en améliorant l'efficacité énergétique et la durabilité. En outre, des modules sur l'utilisation d'algorithmes pour la gestion intelligente de projets, la création d'environnements virtuels et le développement 
de solutions architecturales adaptatives et innovantes seront inclus.

Le Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle en Architecture offrira un contenu complet et spécialisé, conçu pour les ingénieurs intéressés par l'application des technologies de pointe dans le domaine de l'architecture"

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence Artificielle

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'intelligence artificielle?
1.1.2. Références dans le cinéma
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'intelligence artificielle

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.2.1. La théorie des Jeux
1.2.2. Minimax et Alpha-Beta
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Réseaux neuronaux

1.3.1. Fondements biologiques
1.3.2. Modèle computationnel
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés
1.3.4. Perceptron simple
1.3.5. Perceptron multicouche

1.4. Algorithmes génétiques

1.4.1. Histoire
1.4.2. Base biologique
1.4.3. Codification des problèmes
1.4.4. Génération de la population initiale
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaire
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation des connaissances: web sémantique

1.6. Web sémantique

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.6.2. Inférence/raisonnement
1.6.3. Linked Data

1.7. Systèmes experts et DSS

1.7.1. Systèmes experts
1.7.2. Systèmes d'aide à la décision

1.8. Chatbots et assistants virtuels

1.8.1. Types d'assistants: assistants vocaux et textuels
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégrations: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développement: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.10.2. Créer une personnalité: langage, expressions et contenu
1.10.3. Tendances de l'Intelligence Artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types et Cycle de Vie des Données

2.1. Statistiques

2.1.1. Statistiques: statistiques descriptives, inférences statistiques
2.1.2. Population, échantillon, individu
2.1.3. Variables: définition, échelles de mesure

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

2.2.1.1. Quantitatif: données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatif: données binomiales, données nominales et données ordinales

2.2.2. Selon la forme

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire 

2.3. Cycle de vie des données

2.3.1. Étape de cycle
2.3.2. Les étapes du cycle
2.3.3. Les principes du FAIR

2.4. Les premières étapes du cycle

2.4.1. Définition des objectifs
2.4.2. Détermination des besoins en ressources
2.4.3. Diagramme de Gantt
2.4.4. Structure des données

2.5. Collecte des données

2.5.1. Méthodologie de collecte
2.5.2. Outils de collecte
2.5.3. Canaux de collecte

2.6. Nettoyage des données

2.6.1. Phases du nettoyage des données
2.6.2. Qualité des données
2.6.3. Manipulation des données (avec R)

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

2.7.1. Mesures statistiques
2.7.2. Indices de ratios
2.7.3. Extraction de données

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

2.8.1. Les éléments qui le composent
2.8.2. Design
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires

2.10.1. Loi sur la protection des données
2.10.2. Bonnes pratiques
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

3.1.1. La science des données
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

3.2. Données, informations et connaissances

3.2.1. Données, informations et connaissances
3.2.2. Types de données
3.2.3. Sources des données

3.3. Des données aux informations

3.3.1. Analyse des données
3.3.2. Types d’analyse
3.3.3. Extraction d'informations d'un dataset

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse
3.4.2. Méthodes de visualisation
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

3.5. Qualité des données

3.5.1. Données de qualités
3.5.2. Nettoyage des données
3.5.3. Prétraitement de base des données

3.6. Dataset

3.6.1. Enrichissement du Dataset
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
3.6.3. Modification d'un ensemble de données

3.7. Déséquilibre

3.7.1. Déséquilibre des classes
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre
3.7.3. Équilibrer un Dataset

3.8. Modèles non supervisés

3.8.1. Modèles non supervisés
3.8.2. Méthodes
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisés

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisés
3.9.2. Méthodes
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés

3.10. Outils et bonnes pratiques

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
3.10.2. Le meilleur modèle
3.10.3. Outils utiles

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

4.1. Inférence statistique

4.1.1. Statistiques descriptives vs. inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

4.2.1. Analyse descriptive
4.2.2. Visualisation
4.2.3. Préparations des données

4.3. Préparations des données

4.3.1. Intégration et nettoyage des données
4.3.2. Normalisation des données
4.3.3. Transformer les attributs

4.4. Valeurs manquantes

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique

4.5 Bruit dans les données

4.5.1. Classes et attributs de bruit
4.5.2. Filtrage du bruit
4.5.3. L’effet du bruit

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

4.8.1. Sélection des données
4.8.2. Perspectives et critères de sélections
4.8.3. Méthodes de sélection

4.9. Sélection des instances

4.9.1. Méthodes de sélection des instances
4.9.2. Sélection des prototypes
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de Design d'algorithmes

5.1.1. Récursion
5.1.2. Diviser pour mieux régner
5.1.3. Autres stratégies

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

5.2.1. Mesures d'efficacité
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure
5.2.3. Mesure du temps d'exécution
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas
5.2.5. Notation asymptotique
5.2.6. Critères d'Analyse mathématique des algorithmes non récursifs
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes

5.3. Algorithmes de tri

5.3.1. Concept de tri
5.3.2. Triage des bulles
5.3.3. Tri par sélection
5.3.4. Triage par insertion
5.3.5. Tri fusion (Merge_Sort)
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort)

5.4. Algorithmes avec arbres

5.4.1. Concept d'arbre
5.4.2. Arbres binaires
5.4.3. Allées d'arbres
5.4.4. Représentation des expressions
5.4.5. Arbres binaires ordonnés
5.4.6. Arbres binaires équilibrés

5.5. Algorithmes avec Heaps

5.5.1. Les Heaps
5.5.2. L'algorithme Heapsort
5.5.3. Files d'attente prioritaires

5.6. Algorithmes graphiques

5.6.1. Représentation
5.6.2. Voyage en largeur
5.6.3. Profondeur de déplacement
5.6.4. Disposition topologique

5.7. Algorithmes Greedy

5.7.1 La stratégie Greedy
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy
5.7.3. Change de devises
5.7.4. Le problème du voyageur
5.7.5. Problème de sac à dos

5.8. Recherche de chemins minimaux

5.8.1. Le problème du chemin minimal
5.8.2. Arcs et cycles négatifs
5.8.3. Algorithme de Dijkstra

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal
5.9.2. L'algorithme de Prim
5.9.3. L'algorithme de Kruskal
5.9.4. Analyse de la complexité

5.10. Backtracking

5.10.1. Le Backtracking
5.10.2. Techniques alternatives

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents

6.1.1. Histoire du concept
6.1.2. Définition d’agent
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle
6.1.4. Les agents en Génie de Software

6.2. Architectures des agents

6.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent
6.2.2. Agents réactifs
6.2.3. Agents déductifs
6.2.4. Agents hybrides
6.2.5. Comparaison

6.3. Information et connaissance

6.3.1. Distinction entre données, informations et connaissances
6.3.2. Évaluation de la qualité des données
6.3.3. Méthode de capture des données
6.3.4. Méthodes d'acquisition des informations
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances

6.4. Représentation de la connaissance

6.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance
6.4.2. Définition de la représentation des connaissances à travers leurs rôles
6.4.3. Caractéristiques de la représentation de la connaissance

6.5. Ontologies

6.5.1. Introduction aux Métadonnées
6.5.2. Concept philosophique d'ontologie
6.5.3. Concept informatique d'ontologie
6.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur
6.5.5. Comment construire une ontologie?

6.6. Langages d'ontologie et logiciels de création d'ontologies

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies
6.6.6. Installation et utilisation du Protégé

6.7. Le web sémantique

6.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique
6.7.2. Applications du web sémantique

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance

6.8.1. Vocabulaire
6.8.2. Vision globale
6.8.3. Taxonomie
6.8.4. Thésaurus
6.8.5. Folksonomies
6.8.6. Comparaison
6.8.7. Cartes mentales

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance

6.9.1. Logique d'ordre zéro
6.9.2. Logique de premier ordre
6.9.3. Logique descriptive
6.9.4. Relations entre les différents types de logique
6.9.5. Prolog: programmation basée sur la logique du premier ordre

6.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et Systèmes Experts

6.10.1. Concept de raisonneur
6.10.2. Application d’un raisonneur
6.10.3. Systèmes basés sur la connaissance
6.10.4. MYCIN, histoire des Systèmes Experts
6.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts
6.10.6. Création de Systèmes Experts

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

7.1. Introduction à les processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique

7.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances
7.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances
7.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances
7.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances
7.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique
7.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique
7.1.7. Concepts de base de l'apprentissage
7.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé

7.2. Exploration et prétraitement des données

7.2.1. Traitement des données
7.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données
7.2.3. Types de données
7.2.4. Transformations de données
7.2.5. Affichage et exploration des variables continues
7.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles
7.2.7. Mesures de corrélation
7.2.8. Représentations graphiques les plus courantes
7.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions

7.3. Arbres de décision

7.3.1. Algorithme ID
7.3.2. Algorithme C
7.3.3. Surentraînement et taillage
7.3.4. Analyse des résultats

7.4. Évaluation des classificateurs

7.4.1. Matrices de confusion
7.4.2. Matrices d'évaluation numérique
7.4.3. Statistique de Kappa
7.4.4. La courbe ROC

7.5. Règles de classification

7.5.1. Mesures d'évaluation des règles
7.5.2. Introduction à la représentation graphique
7.5.3. Algorithme de superposition séquentielle

7.6. Réseaux neuronaux

7.6.1. Concepts de base
7.6.2. Réseaux neuronaux simples
7.6.3. Algorithme de Backpropagation
7.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents

7.7. Méthodes bayésiennes

7.7.1. Concepts de base des probabilités
7.7.2. Théorème de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens

7.8. Modèles de régression et de réponse continue

7.8.1. Régression linéaire simple
7.8.2. Régression linéaire multiple
7.8.3. Régression logistique
7.8.4. Arbres de régression
7.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM)
7.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement

7.9. Clustering

7.9.1. Concepts de base
7.9.2. Clustering hiérarché
7.9.3. Méthodes probabilistes
7.9.4. Algorithme EM
7.9.5. Méthode B-Cubed
7.9.6. Méthodes implicites

7.10. Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP)

7.10.1. Concepts de base
7.10.2. Création du corpus
7.10.3. Analyse descriptive
7.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

8.1. Apprentissage profond

8.1.1. Types d'apprentissage profond
8.1.2. Applications de l'apprentissage profond
8.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond

8.2. Opérations

8.2.1. Somme
8.2.2. Produit
8.2.3. Transfert

8.3. Couches

8.3.1. Couche d'entrée
8.3.2. Couche cachée
8.3.3. Couche de sortie

8.4. Liaison des couches et opérations

8.4.1. Design des architectures
8.4.2. Connexion entre les couches
8.4.3. Propagation vers l'avant

8.5. Construction du premier réseau neuronal

8.5.1. Design du réseau
8.5.2. Établissement des poids
8.5.3. Entraînement du réseau

8.6. Entraîneur et optimiseur

8.6.1. Sélection de l'optimiseur
8.6.2. Établissement d'une fonction de perte
8.6.3. Établissement d'une métrique

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux

8.7.1. Fonctions d'activation
8.7.2. Propagation à rebours
8.7.3. Paramétrage

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

8.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique
8.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels
8.8.3. Établissement de relations entre les deux

8.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras

8.9.1. Définition de la structure du réseau
8.9.2. Compilation du modèle
8.9.3. Formation au modèle

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux

8.10.1. Sélection de la fonction d'activation
8.10.2. Réglage du Learning rate
8.10. 3. Réglage des poids

Module 9. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

9.1. Problèmes de gradient

9.1.1. Techniques d'optimisation du gradient
9.1.2. Gradients stochastiques
9.1.3. Techniques d'initialisation des poids

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

9.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.2.2. Extraction de caractéristiques
9.2.3. Apprentissage profond

9.3. Optimisateurs

9.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient
9.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop
9.3.3. Optimiseurs de moment

9.4. Programmation du taux de d'apprentissage

9.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage
9.4.2. Cycles d'apprentissage
9.4.3. Termes de lissage

9.5. Surajustement

9.5.1. Validation croisée
9.5.2. Régularisation
9.5.3. Mesures d'évaluation

9.6. Lignes directrices pratiques

9.6.1. Design de modèles
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
9.6.3. Tests d'hypothèses

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.7.2. Extraction de caractéristiques
9.7.3. Apprentissage profond

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformation d’image
9.8.2. Génération de données synthétiques
9.8.3. Transformation de texte

9.9. Application pratique du Transfer Learning

9.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.9.2. Extraction de caractéristiques
9.9.3. Apprentissage profond

9.10. Régularisation

9.10.1. L et L
9.10.2. Régularisation par entropie maximale
9.10.3. Dropout

Module 10. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow
10.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow

10.2. TensorFlow et NumPy

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
10.2.2. Utilisation des arrays NumPy avec TensorFlow
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

10.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow
10.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement
10.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

10.4.1. Fonctions avec TensorFlow
10.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

10.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow
10.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow
10.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données

10.6. L'API tfdata

10.6.1. Utilisation de l'API tfdata pour le traitement des données
10.6.2. Construction des flux de données avec tfdata
10.6.3. Utilisation de l'API tfdata pour l’entrainement des modèles

10.7. Le format TFRecord

10.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données
10.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles

10.8. Couches de prétraitement Keras

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
10.8.2. Construire un prétraitement en pipelined avec Keras
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles

10.9. Le projet TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données
10.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets
10.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow

10.10.1. Application Pratique
10.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow
10.10.3. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex

11.1.1. Fonctions du cortex visuel
11.1.2. Théorie de la vision computationnelle
11.1.3. Modèles de traitement des images

11.2. Couches convolutives

11.2.1 Réutilisation des poids dans la convolution
11.2.2. Convolution D
11.2.3. Fonctions d'activation

11.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

11.3.1. Pooling et Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Types de Pooling

11.4. Architecture du CNN

11.4.1. Architecture du VGG
11.4.2. Architecture AlexNet
11.4.3. Architecture ResNet

11.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet- à l'aide de Keras

11.5.1. Initialisation des poids
11.5.2. Définition de la couche d'entrée
11.5.3. Définition de la sortie

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

11.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
11.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
11.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

11.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

11.7.1. Apprentissage par transfert
11.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
11.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

11.8.1. Classification des images
11.8.2. Localisation d'objets dans les images
11.8.3. Détection d'objets

11.9. Détection et suivi d'objets

11.9.1. Méthodes de détection d'objets
11.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
11.9.3. Techniques de suivi et de localisation

11.10. Segmentation sémantique

11.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
11.10.1. Détection des bords
11.10.1. Méthodes de segmentation basées sur des règles

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

12.1. Génération de texte à l'aide de RNN

12.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte
12.1.2. Génération de langage naturel avec RNN
12.1.3. Applications de génération de texte avec RNN

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
12.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
12.2.3. Nettoyage et transformation des données
12.2.4. Analyse des Sentiments

12.3. Classement des opinions avec RNN

12.3.1. Détection des problèmes dans les commentaires
12.3.2. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

12.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique
12.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
12.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN

12.5. Mécanismes de l’attention

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
12.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
12.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

12.6. Modèles Transformers

12.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
12.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
12.6.3. Avantages des modèles Transformers

12.7. Transformers pour la vision

12.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
12.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
12.7.3. Entrainement d’un modèle Transformers pour la vision

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

12.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers
12.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers
12.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers

12.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et l’Atention Application Pratique

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
12.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
12.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 13. Autoencodeurs, GAN , et Modèles de Diffusion

13.1. Représentation des données efficaces

13.1.1. Réduction de la dimensionnalité
13.1.2. Apprentissage profond
13.1.3. Représentations compactes

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

13.2.1. Processus d'apprentissage
13.2.2. Implémentation Python
13.2.3. Utilisation des données de test

13.3. Codeurs automatiques empilés

13.3.1. Réseaux neuronaux profonds
13.3.2. Construction d'architectures de codage
13.3.3. Utilisation de la régularisation

13.4. Auto-encodeurs convolutifs

13.4.1. Design du modèle convolutionnels
13.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
13.4.3. Évaluation des résultats

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

13.5.1. Application de filtres
13.5.2. Design de modèles de codage
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

13.6. Codeurs automatiques dispersés

13.6.1. de l'efficacité du codage
13.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
13.6.3. Utiliser des techniques de régularisation

13.7. Codeurs automatiques variationnels

13.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
13.7.2. Apprentissage profond non supervisé
13.7.3. Représentations latentes profondes

13.8. Génération d'images MNIST à la mode

13.8.1. Reconnaissance des formes
13.8.2. Génération d'images
13.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

13.9. Réseaux adversatifs génératifs et modèles de diffusion

13.9.1. Génération de contenu à partir d'images
13.9.2. Modélisation des distributions de données
13.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires

13.10. Implémentation des modèles

13.10.1. Application Pratique
13.10.2. Implémentation des modèles
13.10.3. Utilisation de données réelles
13.10.4. Évaluation des résultats

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale

14.2.1. Calcul basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées
14.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis
14.2.3. Informatique en nuage de particules

14.3. Algorithmes génétiques

14.3.1. Structure générale
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs

14.4. Stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques

14.4.1. Algorithme CHC
14.4.2. Problèmes multimodaux

14.5. Modèles de calcul évolutif (I)

14.5.1. Stratégies évolutives
14.5.2. Programmation évolutive
14.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle

14.6. Modèles de calcul évolutif (II)

14.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA)
14.6.2. Programmation génétique

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

14.7.1. Apprentissage basé sur des règles
14.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances

14.8. Problèmes multi-objectifs

14.8.1. Concept de dominance
14.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs

14.9. Réseaux neuronaux (I)

14.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux
14.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux

14.10. Réseaux neuronaux (II)

14.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale
14.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie
14.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications

15.1. Services financiers

15.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis
15.1.2. Cas d'utilisation
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé

15.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis
15.2.2. Cas d'utilisation

15.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé

15.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.4. Retail

15.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de détail.. Opportunités et défis
15.4.2. Cas d'utilisation
15.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.5. Industrie

15.5.1. Implications de l'IA dans l'Industrie. Opportunités et défis
15.5.2. Cas d'utilisation

15.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'Industrie

15.6.1. Cas d'utilisation
15.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.7. Administration publique

15.7.1. Implications de l' IA dans Administration Publique. Opportunités et défis
15.7.2. Cas d'utilisation
15.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.8. Éducation

15.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation. Opportunités et défis
15.8.2. Cas d'utilisation
15.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.9. Sylviculture et agriculture

15.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis
15.9.2. Cas d'utilisation
15.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.10. Ressources Humaines

15.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis
15.10.2. Cas d'utilisation
15.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

Module 16. Design Assisté par l'IA dans la Pratique de l'Architecture

16.1. Applications avancées d'AutoCAD avec AI

16.1.1. Intégration d'AutoCAD avec les outils d'IA pour le design avancé
16.1.2. Automatisation des tâches répétitives dans le design architectural avec l'IA
16.1.3. Études de cas où AutoCAD assisté par l'IA a optimisé des projets architecturaux

16.2. Modélisation générative avancée avec Fusion 360

16.2.1. Techniques avancées de modélisation générative appliquées à des projets complexes
16.2.2. Utilisation de Fusion 360 pour la création de designs architecturaux innovants
16.2.3. Exemples d'application de la modélisation générative dans l'architecture durable et adaptative

16.3. Optimisation du design avec l'IA dans Optimus

16.3.1. Stratégies d'optimisation du design architectural à l'aide d'algorithmes d'IA dans Optimus
16.3.2. Analyse de sensibilité et exploration des solutions optimales dans des projets réels
16.3.3. Examen des réussites industrielles utilisant Optimus pour l'optimisation basée sur l'IA

16.4. Design paramétrique et fabrication numérique avec Geomagic Wrap

16.4.1. Avancées dans le design paramétrique avec l'intégration de l'IA grâce à Geomagic Wrap
16.4.2. Applications pratiques de la fabrication numérique en architecture
16.4.3. Projets architecturaux remarquables utilisant le design paramétrique assisté par IA pour les innovations structurelles

16.5. Design adaptatif et sensible au contexte avec des capteurs d'IA

16.5.1. Mise en œuvre du design adaptatif à l'aide de l'IA et des données en temps réel
16.5.2. Exemples d'architecture éphémère et d'environnements urbains conçus avec l'AI
16.5.3. Analyse de l'influence du design adaptatif sur la durabilité et l'efficacité des projets architecturaux

16.6. Simulation et analyse prédictive dans CATIA pour les architectes

16.6.1. Utilisation avancée de CATIA pour la simulation architecturale
16.6.2. Modélisation du comportement structurel et optimisation de la performance énergétique à l'aide de l'IA
16.6.3. Mise en œuvre de l'analyse prédictive dans des projets architecturaux importants

16.7. Personnalisation et UX dans le Design avec IBM Watson Studio

16.7.1. IBM Watson Studio: des outils d'IA pour la personnalisation de l'architecture
16.7.2. Design centré sur l'utilisateur à l'aide de l'analyse de l'IA
16.7.3. Études de cas d'utilisation de l'IA pour la personnalisation des espaces et des produits architecturaux

16.8. Collaboration et design collectif alimentés par l'IA

16.8.1. Plateformes de collaboration alimentées par l'IA pour les projets de design
16.8.2. Méthodologies d'IA favorisant la créativité et l'innovation collective
16.8.3. Réussites et défis en matière de Design collaboratif assisté par l'IA

16.9. Éthique et responsabilité dans le design assisté par l'IA

16.9.1. Débats éthiques sur l'utilisation de l'IA dans le design Architectural
16.9.2. Étude sur les biais et l'équité dans les algorithmes d'IA appliqués au Design
16.9.3. Réglementations et normes actuelles pour un Design responsable de l'IA

16.10. Défis et avenir du design assisté par l'IA

16.10.1. Tendances émergentes et technologies de pointe en matière d'IA pour l'architecture
16.10.2. Analyse de l'impact futur de l'IA sur la profession d'architecte
16.10.3. Prospective sur les innovations et développements futurs en matière de design assisté par l'IA

Module 17. Optimisation de l'espace et efficacité énergétique grâce à l'IA

17.1. Optimisation des espaces avec Autodesk Revit et IA

17.1.1. Utilisation d'Autodesk Revit et de l'IA pour l'optimisation spatiale et l'efficacité énergétique
17.1.2. Techniques avancées pour améliorer l'efficacité énergétique dans le design architectural
17.1.3. Études de cas de projets réussis combinant Autodesk Revit et l'IA

17.2. Analyse des données et des mesures d'efficacité énergétique avec SketchUp et Trimble

17.2.1. Application des outils SketchUp et Trimble pour une analyse énergétique détaillée
17.2.2. Développer des mesures de performance énergétique à l'aide de l'IA
17.2.3. Stratégies pour fixer des objectifs d'efficacité énergétique dans les projets architecturaux

17.3. Design bioclimatique et orientation solaire optimisée par l'IA

17.3.1. Stratégies de design bioclimatique assisté par l'IA pour maximiser l'efficacité énergétique
17.3.2. Exemples de bâtiments utilisant un cDesignguidé par l'IA pour optimiser le confort thermique
17.3.3. Applications pratiques de l'IA en matière d'orientation solaire et de design passif

17.4. Technologies et matériaux durables assistés par l'IA avec Cityzenit

17.4.1. L'innovation dans les matériaux durables soutenue par l'analyse de l'IA
17.4.2. Utilisation de l'IA pour le développement et l'application de matériaux recyclés et à faible impact environnemental
17.4.3. Étude de projets utilisant des systèmes d'énergie renouvelable intégrés à l'IA

17.5. Planification urbaine et efficacité énergétique avec WattPredictor et l'IA

17.5.1. Stratégies d'IA pour l'efficacité énergétique dans le design urbain
17.5.2. Mise en œuvre du WattPredictor pour optimiser l'utilisation de l'énergie dans les espaces publics
17.5.3. Exemples de villes utilisant l'IA pour améliorer la durabilité urbaine

17.6. Gestion intelligente de l'énergie avec Google DeepMind's Energy

17.6.1. Applications des technologies DeepMind pour la gestion de l'énergie
17.6.2. Mise en œuvre de l'IA pour l'optimisation de la consommation d'énergie dans les grands bâtiments
17.6.3. Évaluation des cas où l'IA a transformé la gestion de l'énergie dans les collectivités et les bâtiments

17.7. Certifications et normes d'efficacité énergétique assistées par l'IA

17.7.1. Utilisation de l'IA pour garantir la conformité aux normes de performance énergétique (LEED, BREEAM)
17.7.2. Outils IA pour l'audit énergétique et la certification des projets
17.7.3. Impact des réglementations sur l'architecture durable soutenue par l'IA

17.8. Analyse du cycle de vie et empreinte environnementale avec Enernoc

17.8.1. Intégration de l'IA pour l'analyse du cycle de vie des matériaux de construction
17.8.2. Utilisation d'Enernoc pour évaluer l'empreinte carbone et la durabilité
17.8.3. Projets modèles utilisant l'IA pour des évaluations environnementales avancées

17.9. Éducation et sensibilisation à l'efficacité énergétique avec Verdigris

17.9.1. Rôle de l'IA dans l'éducation et la sensibilisation à l'efficacité énergétique
17.9.2. Utilisation de Verdigris pour enseigner les pratiques durables aux architectes et aux concepteurs
17.9.3. Initiatives et programmes éducatifs utilisant l'IA pour promouvoir un changement culturel en faveur de la durabilité

17.10. L'avenir de l'optimisation de l'espace et de l'efficacité énergétique avec ENBALA

17.10.1. Explorer les défis futurs et l'évolution des technologies de l'efficacité énergétique
17.10.2. Tendances émergentes en matière d'IA pour l'optimisation spatiale et énergétique
17.10.3. Perspectives sur la façon dont l'IA continuera à transformer l'architecture et le design urbain

Module 18. Design paramétrique et fabrication numérique

18.1 Avancées dans le design paramétrique et la fabrication numérique avec Grasshopper

18.1.1. Utilisation de Grasshopper pour créer des designs paramétriques complexes
18.1.2. Intégration de l'IA dans Grasshopper pour l'automatisation et l'optimisation du design
18.1.3. Projets phares utilisant le design paramétrique pour des solutions innovantes

18.2. Optimisation algorithmique dans le Design avec le design génératif

18.2.1. Application du design génératif à l'optimisation algorithmique en architecture
18.2.2. Utilisation de l'IA pour générer des solutions de design efficaces et inédites
18.2.3. Exemples de la manière dont le design génératif a amélioré la fonctionnalité et l'esthétique des projets architecturaux

18.3. Fabrication numérique et robotique dans la construction avec KUKA PRC

18.3.1. Mise en œuvre de technologies robotiques telles que le KUKA PRC dans la fabrication numérique
18.3.2. Avantages de la fabrication numérique en termes de précision, de rapidité et de réduction des coûts
18.3.3. Études de cas de fabrication numérique mettant en évidence l'intégration réussie de la robotique dans l'architecture

18.4. Design et fabrication adaptatives avec Autodesk Fusion 360

18.4.1. Utiliser Fusion 360 pour concevoir des systèmes architecturaux adaptatifs
18.4.2. Mise en œuvre de l'IA dans Fusion 360 pour la personnalisation de masse
18.4.3. Projets innovants démontrant le potentiel d'adaptabilité et de personnalisation

18.5. Durabilité dans le design paramétrique avec l'optimisation de la topologie

18.5.1. Application des techniques d'optimisation topologique pour améliorer la durabilité
18.5.2. Intégration de l'IA pour optimiser l'utilisation des matériaux et l'efficacité énergétique
18.5.3. Exemples de la manière dont l'optimisation topologique a amélioré la durabilité des projets architecturaux

18.6. Interactivité et adaptabilité spatiale avec Autodesk Fusion 360

18.6.1. Intégration de capteurs et de données en temps réel pour créer des environnements architecturaux interactifs
18.6.2. Utiliser Autodesk Fusion 360 pour adapter le design en réponse à des changements environnementaux ou d'usage
18.6.3. Exemples de projets architecturaux qui utilisent l'interactivité spatiale pour améliorer l'expérience de l'utilisateur

18.7. Efficacité du design paramétrique

18.7.1. Application du design paramétrique pour optimiser la durabilité et l'efficacité énergétique des bâtiments
18.7.2. Utilisation de simulations et d'analyses du cycle de vie intégrées à l'IA pour améliorer la prise de décision écologique
18.7.3. Études de cas de projets durables où le design paramétrique a été cruciale

18.8. Personnalisation de masse et fabrication numérique avec Magic (Materialise)

18.8.1. Explorer le potentiel de la personnalisation de masse à l'aide du design paramétrique et de la fabrication numérique
18.8.2. Application d'outils tels que Magic pour personnaliser le design en architecture et en design d'intérieur
18.8.3. Projets remarquables démontrant la fabrication numérique dans la personnalisation des espaces et du mobilier

18.9. Collaboration et design collectif à l'aide d'Ansys Granta

18.9.1. Utilisation d'Ansys Granta pour faciliter la collaboration et la prise de décision dans le design distribué
18.9.2. Méthodologies pour améliorer l'innovation et l'efficacité dans les projets de design collaboratif
18.9.3. Exemples de la manière dont la collaboration renforcée par l'IA peut conduire à des résultats innovants et durables

18.10. Défis et avenir de la fabrication numérique et du design paramétrique

18.10.1. Identifier les nouveaux défis du design paramétrique et de la fabrication numérique
18.10.2. Tendances futures et rôle de l'IA dans l'évolution de ces technologies
18.10.3. Discussion sur la façon dont l'innovation continue affectera la pratique et le design architecturaux à l'avenir

Module 19. Simulation et modélisation prédictifs IA

19.1. Techniques de simulation avancées avec MATLAB en Architecture

19.1.1. Utilisation de MATLAB pour des simulations avancées en Architecture
19.1.2. Intégration de la modélisation prédictive et de l'analyse des big data
19.1.3. Études de cas où MATLAB a joué un rôle déterminant dans la simulation architecturale

19.2. Analyse structurelle avancée avec ANSYS

19.2.1. Mise en œuvre d'ANSYS pour les simulations structurelles avancées dans les projets architecturaux
19.2.2. Intégration de modèles prédictifs pour l'évaluation de la sécurité structurelle et de la durabilité
19.2.3. Projets mettant en évidence l'utilisation de simulations structurelles dans l'architecture à haute performance

19.3. Modélisation de l'utilisation de l'espace et de la dynamique humaine avec AnyLogic

19.3.1. Utiliser AnyLogic pour modéliser la dynamique de l'utilisation de l'espace et de la mobilité humaine
19.3.2. Appliquer l'IA pour prédire et améliorer l'efficacité de l'utilisation de l'espace dans les environnements urbains et architecturaux
19.3.3. Études de cas montrant l'impact de la simulation sur la planification urbaine et architecturale

19.4. Modélisation prédictive avec TensorFlow dans la planification urbaine

19.4.1. Mise en œuvre de TensorFlow pour modéliser la dynamique urbaine et le comportement structurel
19.4.2. Utiliser l'IA pour prédire les résultats futurs dans le Design des villes
19.4.3. Exemples de l'influence de la modélisation prédictive sur la planification et le design urbains

19.5. Modélisation prédictive et design génératif avec GenerativeComponents

19.5.1. Utiliser GenerativeComponents pour fusionner la modélisation prédictive et le Design génératif
19.5.2. Application d'algorithmes d'Apprentissage Automatique pour créer des Design innovantes et efficaces
19.5.3. Exemples de projets architecturaux qui ont optimisé leur Design en utilisant ces technologies de pointe

19.6. Simulation de l'impact environnemental et de la durabilité avec COMSOL

19.6.1. Application de COMSOL pour les simulations environnementales dans les projets à grande échelle
19.6.2. Utilisation de l'IA pour analyser et améliorer l'impact environnemental des bâtiments
19.6.3. Projets montrant comment la simulation contribue à la durabilité

19.7. Simulation des performances environnementales avec COMSOL

19.7.1. Application de COMSOL Multiphysics pour la simulation des performances environnementales et thermiques
19.7.2. Utilisation de l'IA pour optimiser le Design sur la base de simulations de l'éclairage naturel et de l'acoustique
19.7.3. Exemples de mises en œuvre réussies qui ont amélioré la durabilité et le confort

19.8. Innovation en matière de simulation et de modélisation prédictive

19.8.1. Exploration des technologies émergentes et de leur impact sur la simulation et la modélisation
19.8.2. Discussion sur la manière dont l'IA modifie les capacités de simulation dans l'architecture
19.8.3. Évaluation des outils futurs et de leurs applications potentielles dans le Design architectural

19.9. Simulation des processus de construction avec CityEngine

19.9.1. Application CityEngine pour simuler des séquences de construction et optimiser les flux de travail sur site
19.9.2. Intégration de l'IA pour modéliser la logistique de la construction et coordonner les activités en temps réel
19.9.3. Études de cas montrant l'amélioration de l'efficacité et de la sécurité de la construction grâce à des simulations avancées

19.10. Défis et avenir de la simulation et de la modélisation prédictive

19.10.1. Évaluation des défis actuels de la simulation et de la modélisation prédictive en architecture
19.10.2. Tendances émergentes et avenir de ces technologies dans la pratique architecturale
19.10.3. Discussion sur l'impact de l'innovation continue en matière de simulation et de modélisation prédictive dans l'architecture et la construction

Module 20. Préservation et Restauration du Patrimoine avec l'IA

20.1. Technologies de l'IA dans la restauration du patrimoine par Photogrammétrie

20.1.1. Utilisation de la photogrammétrie et de l'IA pour une documentation et une restauration précises du patrimoine
20.1.2. Applications pratiques dans la restauration des bâtiments historiques
20.1.3. Projets remarquables combinant techniques avancées et respect de l'authenticité

20.2. Analyse prédictive pour la conservation avec Laser Scanning

20.2.1. Mise en œuvre du balayage laser et de l'analyse prédictive dans la conservation du patrimoine
20.2.2. Utilisation de l'IA pour détecter et prévenir la détérioration des structures historiques
20.2.3. Exemples de la manière dont ces technologies ont amélioré la précision et l'efficacité de la conservation

20.3. Gestion du patrimoine culturel avec la reconstruction virtuelle

20.3.1. Application des techniques de reconstruction virtuelle assistée par l'IA
20.3.2. Stratégies de gestion et de préservation du patrimoine numérique
20.3.3. Exemples de réussite dans l'utilisation de la reconstruction virtuelle pour l'éducation et la préservation

20.4. Maintenance préventive et maintenance assistée par ordinateur

20.4.1. Utilisation des technologies de l'IA pour élaborer des stratégies de conservation et d'entretien préventifs des bâtiments historiques
20.4.2. Mise en œuvre de systèmes de surveillance basés sur l'IA pour la détection précoce des problèmes structurels
20.4.3. Exemples de contribution de l'IA à la conservation à long terme du patrimoine culturel

20.5. Documentation numérique et BIM dans la préservation du patrimoine

20.5.1. Application de techniques avancées de documentation numérique, y compris la BIM et la réalité augmentée, avec l'aide de l'IA
20.5.2. Utilisation de modèles BIM pour une gestion efficace du patrimoine et de la restauration
20.5.3. Études de cas sur l'intégration de la documentation numérique dans les projets de restauration

20.6. Gestion et politiques de préservation assistées par l'IA

20.6.1. Utilisation d'outils basés sur l'IA pour la gestion de la préservation du patrimoine et la formulation de politiques
20.6.2. Stratégies d'intégration de l'IA dans la prise de décision en matière de préservation
20.6.3. Discussion sur la manière dont l'IA peut améliorer la collaboration entre les institutions pour la préservation du patrimoine

20.7. Éthique et responsabilité dans la restauration et la préservation avec l'AI

20.7.1. Considérations éthiques dans l'application de l'IA à la restauration du patrimoine
20.7.2. Débat sur l'équilibre entre l'innovation technologique et le respect de l'authenticité historique
20.7.3. Exemples d'utilisation responsable de l'IA dans la restauration du patrimoine

20.8. Innovation et avenir de la préservation du patrimoine avec l'IA

20.8.1. Perspectives sur les technologies émergentes de l'IA et leur application dans la préservation du patrimoine
20.8.2. Évaluer le potentiel de l'IA pour transformer la restauration et la conservation
20.8.3. Discussion sur l'avenir de la préservation du patrimoine à l'ère de l'innovation technologique rapide

20.9. Éducation et sensibilisation au patrimoine culturel à l'aide des SIG

20.9.1. Importance de l'éducation et de la sensibilisation du public dans la préservation du patrimoine culturel
20.9.2. Utilisation des systèmes d'information géographique (SIG) pour promouvoir l'appréciation du patrimoine et la sensibilisation
20.9.3. Initiatives réussies en matière d'éducation et de sensibilisation qui utilisent la technologie pour enseigner le patrimoine culturel

20.10. Défis et avenir de la préservation et de la restauration du patrimoine

20.10.1. Identification des défis actuels en matière de préservation du patrimoine culturel
20.10.2. Rôle de l'innovation technologique et de l'IA dans les pratiques futures de conservation et de restauration
20.10.3. Perspectives sur la façon dont la technologie transformera la préservation du patrimoine dans les décennies à venir

Cette approche pluridisciplinaire vous permettra de développer des compétences techniques et stratégiques qui transformeront votre capacité à relever des défis complexes dans le domaine de la construction et du design"