Dersi Veren Fakülte \ Bölüm
Mimarlık ve Tasarım Fakültesi \ Mimarlık
Kredi
AKTS
Ders Türü
Öğretim Dili
Bu ders, öğrencilere Autodesk Revit kullanarak Bina Bilgi Modellemesi (BIM) kavramlarını ve pratik becerilerini tanıtmakta olup, BIM iş akışlarıyla ilgili temel yapay zeka (AI) uygulamalarını entegre etmeye odaklanmaktadır. Öğrenciler, dijital bina modelleri oluşturmayı, yönetmeyi ve analiz etmeyi öğrenecek ve AI'nın BIM ortamlarında tasarım, otomasyon ve içerik yönetimini nasıl geliştirebileceğini keşfedecekler.
Ders Kitapları ve/veya Kaynaklar
Lewis, E., Chamel, O., Mohsenin, M., Ots, E., & White, E. (2018). Building Information Modeling. , 41-42..
Di Gaetano, F., Cascone, S., & Caponetto, R. (2023). Integrating BIM Processes with LEED Certification: A Comprehensive Framework for Sustainable Building Design. Buildings. https://doi.org/10.3390/buildings13102642.,
Borrmann, André, et al. Building Information Modeling: Technology Foundations and Industry Practice. 1st ed. 2018.
Building information modeling : BIM in current and future practice/ Karen M. Kensek, Douglas E. Noble. (n.d.). Wiley.
Erika Epstein. (2012). Building Information Modeling: A Guide to Implementation. Artech.
Liao, W., Lu, X., Fei, Y., Gu, Y., & Huang, Y. (2024). Generative AI design for building structures. Automation in Construction. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.105187.
Fernandes, D., Garg, S., Nikkel, M., & Guven, G. (2024). A GPT-Powered Assistant for Real-Time Interaction with Building Information Models. Buildings. https://doi.org/10.3390/buildings14082499.
Rafiq, M., & Rustell, M. (2014). Building Information Modeling Steered by Evolutionary Computing. J. Comput. Civ. Eng., 28. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000295.
Öğrencilerin yapı bilgisi modelleme teknolojilerini ve özellikle Revit'i keşfetmelerini ve kullanma becerisi kazanmalarını sağlamak; dijital yapı modelleri oluşturmak, yönetmek ve analiz etmek için gerekli temel becerileri geliştirmek ve yapay zekanın BIM ortamlarında tasarımı, otomasyonu ve içerik yönetimini nasıl geliştirebileceğini keşfetmek.
1. Bütünleşik tasarımı parametreleri ile açıklar ve tartışır.
2. Algoritmik ve parametrik düşünme ve üretimi açıklar.
3. Yapı Bilgisi Modelleme ve iş akışlarını tanımlar.
4. Yapı Bilgisi Modelleme ve platform olarak REVIT özelinde Yapay Zeka desteği ve uygulamalarını bilir ve tartışır.
5. Küçük ölçekli bir yapıyı semantik ve geometrik olarak, AI destekli iş akışlarıyla üretebilir.
1. Hafta: Yapı Bilgisi Modelleme, Yapay zekanın tasarımı, uygulama, proje yönetimi ve BIM iş akışlarındaki rolünü ve faydalarına giriş
2. Hafta: Algoritmik ve parametrik düşünme ve üretimin temelleri, bütünleşik yaklaşım
3. Hafta: BIM temel kavramları, iş akışları
4. Hafta: Revit ve diğer BIM yazılımlarıyla entegre olabilen AI platformlarının ve araçlarının keşfi
5. Hafta: REVIT’e giriş, REVIT iş akışları
6. Hafta: Arayüzün keşfi, “beşikten-beşiğe” yaklaşımı
7. Hafta: “Family” kavramı, parametrik, jenerik, adaptive “family” ve uygulamalar, semantik ve geometrik veri
8. Hafta: REVIT iş akışlarında AI desteği
9. Hafta: Uygulama + kritik
10. Hafta: Uygulama + kritik
11. Hafta: Uygulama + kritik
12. Hafta: Uygulama + kritik
Referans Değerlendime Ölçütleri
|
Program Çıktısı
**
|
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
Ders Çıktısı
|
|---|
| 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|