Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
ARC 5241	Mimarlıkta İleri Bilişim Teknikleri	SEÇMELİ	2	0	0	6

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM YILDIRIM

Dersi Alan Birimler

Bina Bilgisi Yüksek Lisans
Bina Bilgisi Doktora

Dersin Amacı

Mimarlıkta bilgisayarın deneysel olarak kullanımı 1960 lara kadar uzansa da sektörel olarak kullanımı yaklaşık 40 yıldır `Bilgisayar Destekli Tasarım - CAD adı altında gerçekleşmektedir. Donanımların yükselmesi ve hesaplamalı tasarımın yapılabilmesi ile birlikte yaklaşık 20 yıldır parametrik tasarım mimari uygulamalarda form bulmuştur. Güncel olarak yapay zeka teknolojilerinin gelişmesi ise tasarım eyleminde çok daha bağlamsal ve grift problemlerin çözümü konusunda potansiyeller barındırmaktadır. Bu ders kapsamında öncelikle mimarlıkta parametrik tasarımın temelleri aktarılır, tasarımda yapay zeka kullanılan yöntemlere değinilir, mikroişlemciler, sensörler, aktüatörler, 3 boyutlu baskı, sanal gerçeklik gibi endüstri 4.0 kapsamına giren araçlara değinilir. Bu aktarımların yapılmasının ardından öğrencilerin kendi ilgilenmek istedikleri alanlarla ilgili parametrik tasarım yöntemleri içeren ödev(ler) yapması beklenir. Ders konuları (haftalık program, yardımcı kaynaklar ve diğer ders materyalleri) her yıl teknolojik gelişmelerin ışığında güncellenebilir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	1. Mimarlıkta teknolojik yaklaşımlar aracılığıyla ortaya çıkan kavramları açıklayabilme,
2	2. Mimarlıkta parametrik tasarım yöntemlerini etkin bir şekilde kullanabilme,
3	3. Çeşitli yapay zeka algoritmalarını tasarım geliştirme sürecinde kullanabilme,
4	4. Algoritmik optimizasyon yaklaşımlarıyla tasarım geliştirme becerileri edinebilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Mimarlıkta Bilişime Giriş ve Parametrik Tasarım	Mimarlıkta bilgasayarın kullanımı, hesaplamalı yöntemler, parametrik tasarım hakkında aktarım ve Rhinoceros/Grasshopper yazılımına giriş.
2	Yapay Zeka ile Mimari Görsel Üretimi	Metinden görüntüye üretim yapan yapay zeka platformları ile konsept geliştirme aşamasında ilham panosu oluşturma
3	Parametrik Tasarımda Mikroişlemciler, Sensörler ve Sanal Gerçeklik	Arduino mikroişlemcileri ve bunlara bağlı sensörleri kullanarak bağlamsal veri edinme. Kinect sensörü ile antropometrik verilerin parametrik tasarıma aktarılması, sanal gerçeklik ortamında parametrik tasarım
4	Parametrik Tasarımda Simülasyon	Çeşitli parametrik tasarım eklentileri (plug-in) ile simülasyon teknikleri
5	Parametrik Tasarımda Atraktörler	Parametrik tasarımda nedensellik, bağlama göre tasarım ve çekim kuvvetleri üzerine aktarım.
6	Parametrik Tasarımda Optimizasyon ve Genetik Algoritma	Genetik algoritmalar kullanılarak optimizasyon yapma, tasarıma değin performansa dayalı problem çözümü
7	Tasarımda Makine Öğrenmesi ve Yapay Sinir Ağları	Makine öğrenmesi ve sinir ağlarının parametrik tasarım ortamında kullanılmasıyla yapay zeka temelli olgu tanımlama
8	Mesh ve Üç Boyutlu Baskı	Mesh modelleme, organik heykelsi modelleme yazılımları ile karmaşık formların üç boyutlu baskıya hazırlanması
9	Parametrik Tasarım ile Bilgisayar Destekli Üretim (CAM)	Çağdaş üretim yöntemlerine yönelik olarak algoritma geliştirme/uyarlama. Dilimleyici yazılımların aktarımı
10	Ödev Kritikleri	Öğrencilere dönem ödevi teslimi için kritiklerin verilmesi
11	Ödev Kritikleri	Öğrencilere dönem ödevi teslimi için kritiklerin verilmesi
12	Ödev Teslimi ve Değerlendirme	Öğrencilerin dönem ödevlerinin teslimi ve değerlendirilmesi
13	Ödev Raporu Kritikleri	Öğrencilerin dönem ödevlerinden oluşturduğu araştırma makalelerinin kritiği
14	Final Raporu Kritikleri	Final teslimi ön değerlendirmeai
15	Final Raporu Teslimi	Final teslimi ve değerlendirmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar:
Ana Kaynak :
Tedeschi, A. ve Wirz, F. (2014). AAD - Algorithms-aided design: parametric
strategies using grasshopper. Brienza: Le Penseur publisher.

Yardımcı Kaynaklar:
Anadol, R. (2022). Space in the Mind of a Machine: Immersive Narratives. Architectural Design, 92(3), 28 37. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/ad.2810
Akipek, F. Ö. (2004). Bilgisayar teknolojilerinin mimarlıkta tasarım geliştirme aracı
olarak kullanımı. Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
Alexander, C. (1964). Notes on the synthesis of form . Massachusetts: Harvard
University Press.
Allen, C. (1966). Computer-aided drawing and design. Production Engineer, 45(8),
442-456.
Andia, A. (2001). Integrating digital design and architecture during the past three
decades. Proceeding. Seventh International Conference on Virtual Systems and
Multimedia içinde (677 686). Berkeley: IEEE.
Baudrillard, J. (1994). Simulacra and Simulation, trans. S. F. Glaser. Michigan: The University of Michigan Press.
Beesley, P., Hirosue, S. ve Ruxton, J. (2006). Toward responsive architectures.
Responsive architectures: Subtle technologies, 1, 3 11
Boldrin, N. (2014). Dynamic inevitability in computational design. Yüksek Lisans
Tezi, University of Cincinnati, Ohio.
Kolarevic, B. ve diğer. (2000). Digital architectures. ACADIA 2000, 126(1), 123-130.
Leach, N. (2022). Architecture in the Age of Artificial Intelligence: An Introduction to AI for Architects. Bloomsbury.
Schumacher, P. (2009). Parametricism: A new global style for architecture and urban
design. Architectural Design, 79(4), 14 23.
Yazar, T. ve Uysal, S. (2016). Grasshopper ile parametrik modelleme. İstanbul: Pusula.
Yildirim, T., & Yavuz, A. O. (2012). Comparison of Traditional and Digital Visualization Technologies in Architectural Design Education. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 51, 69 73.
Yıldırım, E. (2019). Yaya Davranışlarının Algoritmik Yaklaşımla Analizi Ve Tasarıma Aktarılması (Doktora Tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir.
Yıldırım, E. (2022a). A.I. s Vision of Future Cities. Urbanizm, 27(7), 72 83.
Yıldırım, E. (2022b). Text-to-Image Generation A.I. in Architecture. In Art and Architecture: Theory, Practice and Experience (pp. 97 120). Lyon: Livre de Lyon.
Yıldırım, E. (2022c). Topology Optimization in Architecture Practices. In O. P. Bicer & F. Y. Gurani (Eds.), Research & Reviews In Architecture, Planning And Design (Vol. 1, pp. 117 139). Ankara: Gece. Retrieved from
Yıldırım, E. (2022d). Yapay Karşılaşma: Le Corbusier ve Parametrisizm. Yapı, 482(7), 20 24.

Diğer Ders Materyalleri: Dizüstü bilgisayar, Arduino(orijinal) Uno veya Mega eğitim seti.

Ekstra işlenecek konular için gereken materyaller ve yazılımlar ders dönemi başında açıklanacaktır.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, tartışma, bireysel araştırma, araştırma ödevi, yazılı ödev

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	HW	Hmwrk/rsch.
2	FN	Final
3	BNS	BNS	HW * 0.50 + FN * 0.50
4	BUT	Bütünleme Notu
5	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	HW * 0.50 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

ÖDEV/SUNUM %50
FİNAL %50
--
BÜTÜNLEME %50

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

e-posta: erdem.yildirim@deu.edu.tr
tel: 0 232 301 83 91

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Ders dönemi başında açıklanacaktır.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	2	26
Öğrenci Sunumları	1	2	2
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	13	9	117
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			147

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.7	PK.9	PK.10
ÖK.1	5		5			5	5	5
ÖK.2		5			5			5
ÖK.3			5	5				5
ÖK.4				5		5		5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI