DERS TANITIM BİLGİLERİ


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 ArchitectureRoutledge 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 MachinesThe MIT PressCambridge, Massachusettes. Available at: http://www.uni-due.de/~bj0063/doc/Negroponte.pdf

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
16
10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
8
30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
30
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
2
30
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
27
100
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
1
16
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
4
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
8
2
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
4
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
5
Final Sınavı
    Toplam
100

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

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

Mimarlık alanında edindiği kuramsal ve teknik bilgileri uygulamada kullanabilmek.

X
2

Mimarlık alanındaki kavram ve düşünceleri anlamak, yorumlayabilmek ve değerlendirmek. 

X
3

Uygulamada karşılaşılan karmaşık sorunları çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alabilmek.

X
4

Edindiği bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirmek; öğrenme gereksinimlerini belirleyebilmek ve öğrenmesini yönlendirebilmek.

X
5

Mimarlıkla ilgili düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini görsel, yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek.

X
6

Düşüncelerini ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel verilerle destekleyerek uzman olan ve olmayan kişilerle paylaşabilmek.  

 

X
7

Bir yabancı dili kullanarak mimarlık alanındaki bilgileri izleyebilmek ve meslektaşları ile iletişim kurabilmek.

X
8

Mimarlık alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar tabanlı bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilmek.

X
9

Mimari verinin birikiminde, yorumlanmasında ve/veya uygulamasında toplumsal, bilimsel ve etik değerlerle donanımlı olmak.

X
10

 

Mimarlıkla direk veya dolaylı olarak ilgili olan disiplinlerle bu disiplinlerde temel bilgiye sahip olarak işbirliği yapabilmek.

X

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

 

İzmir Ekonomi Üniversitesi | Sakarya Caddesi No:156, 35330 Balçova - İZMİR Tel: +90 232 279 25 25 | webmaster@ieu.edu.tr | YBS 2010