建築設計のためのAI: DeepSeek, OpenAI, Revitを統合するのトレーニングコース
AI for Architectural Designは、設計の可能性を生成し、コンプライアンスチェックを自動化し、ワークフローにAIツールを統合する方法を変えています。
この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級から上級レベルの建築家、都市計画者、設計専門家向けです。彼らはコンセプト化から最終的な納品物まで、AIをデザインプロセスに統合することを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- AIを使用してテキストから動画や画像を生成し、設計のバリエーションを作成する。
- AIを使用して間取り図、断面図、立面図、素材選択を行う。
- AIによる設計検証を活用し、規制への適合を確認する。
- Revitやその他のレンダリングツールにAIワークフローを統合する。
コースの形式
- 双方向の講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境での手順実装。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。
コース概要
建築設計のためのAI入門
- 建築におけるAIアプリケーションの概要
- デザインにおけるマルチモーダルAI(テキスト、画像、動画)の理解
- デザインワークフローでのDeepSeekとOpenAIの入門
AI駆動型デザイン生成
- コンセプトデザインのためにテキストから画像や動画を生成する
- 反復的な設計可能性の自動化
- 間取り図、立面図、透視図などの建築納品物の生成
規制適合とAI検証
- AIを使用して地域計画や建築規制を分析する
- コンプライアンスのための設計検証の自動化
- エネルギー効率と持続可能性の最適化
RevitとレンダリングツールとのAI統合
- DeepSeekとOpenAIをRevitに接続する
- 平面図コンテンツ生成の自動化
- AIによるテクスチャと素材を使用した3Dレンダリングの強化
建設文書と最終納品物のためのAI
- AIを使用して注釈付き建設図面を生成する
- シートレイアウトと平面図コンテンツの自動化
- 協力やプレゼンテーションのためにAI強化モデルをエクスポートする
建築におけるAIの未来
- 建築と都市計画における新興AIトレンド
- パラメトリック設計や計算設計のための生成型AIの探求
- 持続可能性とAI駆動型エシカル考慮事項
まとめと次なるステップ
要求
- 建築設計の基本的な知識
- Autodesk Revitまたは他のBIMツールへの習熟度
- AIアシスタント設計概念の理解
対象者
- 建築家
- 都市計画者
- ビルディングデザイン専門家
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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関連コース
DeepSeek Coderによる高度なAI支援コーディング
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの開発者、データエンジニア、ソフトウェアチームを対象としており、DeepSeek Coderを使用してAI支援ソフトウェア開発、自動化、最適化を実装することを目指しています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able となります:
- 大規模プロジェクトでのAI支援コード生成とリファクタリングの実装
- AI駆動型デバッグを活用してソフトウェアの信頼性を向上させる
- DeepSeek CoderをDevOpsとCI/CDパイプラインに統合する
- ソフトウェアエンジニアリングワークフローでAIを使用して高度な自動化を実現する
DeepSeek: Advanced Model Optimization and Deployment
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級から上級レベルの経験を持つ AI エンジニアやデータサイエンティストを対象としており、DeepSeek モデルのパフォーマンス向上、レイテンシの最小化、および効率的な AI ソリューションの展開を目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- DeepSeek モデルを効率性、精度、スケーラビリティの面で最適化する。
- MLOps とモデルバージョン管理のベストプラクティスを実装する。
- クラウドおよびオンプレミスのインフラストラクチャに DeepSeek モデルを展開する。
- AI ソリューションを効果的に監視、維持、スケーリングする。
DeepSeek LLMの高度なプロンプトエンジニアリング
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、高度なAIエンジニア、開発者、データアナリストを対象としており、DeepSeek LLMの実際のアプリケーションにおける効果性を最大化するためのプロンプトエンジニアリング戦略をマスターすることを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- AIの応答を最適化する高度なプロンプトを作成します。
- 正確さと一貫性のためにAI生成テキストを制御および洗練します。
- プロンプトチェインとコンテクスト管理技術を利用します。
- バイアスの軽減とプロンプトエンジニアリングにおける倫理的なAI使用の強化を行います。
DeepSeek APIを使用したAIアプリケーションの構築
14 時間このインストラクター主導の実践的なトレーニング(オンラインまたは対面)は、中級レベルの開発者、ソフトウェアエンジニア、およびデータサイエンティスト向けです。DeepSeek APIsを活用してAI駆動型アプリケーションを構築したい方におすすめです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- DeepSeek APIsの機能を理解する。
- アプリケーションにDeepSeek APIsを統合する。
- AI駆動型自動化とチャットボットを実装する。
- APIのパフォーマンスを最適化し、API呼び出しを効果的に管理する。
DeepSeek モデルを使用したエンタープライズ AI ソリューションの構築
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、高度な AI アーキテクト、エンタープライズ開発者、および CTO 向けに設計されており、企業環境での DeepSeek モデルの展開、最適化、スケールアップを実現し、セキュリティ、コンプライアンス、および倫理的な AI 実践を確保することを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- 企業環境での DeepSeek モデルの展開
- AI モデルのパフォーマンスとスケーラビリティの最適化
- AI アプリケーションでのデータセキュリティとコンプライアンスの確保
- ビジネスソリューションにおける倫理的な AI 実践の実装
DALL-E と DALL-E 2 の入門: AI を使用した画像生成
7 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、DALL-E および DALL-E 2 を使用してさまざまな目的で画像を生成したいと考えているデジタルアーティストや AI 愛好家を対象としています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- DALL-E および DALL-E 2 の概念を理解する。
- プロンプトを使用して DALL-E および DALL-E 2 から画像を生成する。
- カスタムデータセットで DALL-E および DALL-E 2 を微調整する。
DALL・E 3: AIを使用した高解像度画像の作成
7 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのデジタルアーティストやAI愛好家向けです。DALL-E 3を使用して様々な目的のための画像を生成したい方々に適しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- DALL-E 3の概念を理解する。
- プロンプトを使用してDALL-E 3で画像を生成する。
- カスタムデータセット上でDALL-E 3をファインチューニングする。
DeepSeek for Business: No-Code AI
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、コンテンツ作成、自動化、ビジネスインテリジェンスにDeepSeekのオープンソースモデルを使用したいと考えている初心者レベルの非技術者や起業家を対象としています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:
- ノーコードAIの基本とビジネスでの応用について理解する。
- DeepSeekモデルを使用してコンテンツを生成し、自動化を行う。
- Zapier、Make、Notionなどのプラットフォームを使用して既存のワークフローにAIツールを統合する。
- AIを使用してビジネスデータを分析し、実行可能なインサイトを生成する。
- 生産性と意思決定の向上につながるAI駆動型戦略を開発する。
DeepSeek Coder for AI-Powered Programming
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、初心者から中級レベルのプログラマーと開発者がDeepSeek Coderを活用してコーディング効率と生産性を向上させることを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます:
- DeepSeek Coderの機能と制限を理解する。
- AIアシスタンスを使用して高品質なコードスニペットを生成する。
- デバッグやコードの最適化にDeepSeek Coderを利用する。
- AIツールを使用して反復的なプログラミングタスクを自動化する。
DeepSeek: Generative AI and Creative Applications
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、高度レベルの AI 研究者、クリエイティブプロフェッショナル、および高度開発者向けです。生成 AI 技術を探索し、AI 駆動型の創造的ワークフローを実装し、DeepSeek モデルを使用してアプリケーションを開発することを目指しています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます:
- DeepSeek モデルの生成 AI 機能を理解する。
- AI を使用してテキスト、画像、および創造的コンテンツを生成する。
- 異なる創造的用途に向けた AI 生成出力を最適化する。
- ストーリーテリング、デザイン、メディア用の AI 搭載ツールを開発する。
DeepSeek Math & Vision
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのエンジニア、データ科学者、および研究者がDeepSeek Mathを使用して複雑な方程式を解き、DeepSeek Visionを使用してAI駆動の画像処理を行うことを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は次のことが Able to できます:
- AI支援による問題解決にDeepSeek Mathを使用する。
- 画像解析と物体検出にDeepSeek Visionを適用する。
- アプリケーションにAI駆動の数学的および視覚的なツールを統合する。
- AIモデルの精度と効率を最適化する。
DeepSeek LLMの微調整によるカスタムAIモデルの構築
21 時間このインストラクター主導の実践的トレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、DeepSeek LLMモデルを特定産業、ドメイン、またはビジネスニーズに合わせて微調整し、専門的なAIアプリケーションを作成することを目指す上級レベルのAI研究者、機械学習エンジニア、および開発者を対象としています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- DeepSeekモデル(DeepSeek-R1とDeepSeek-V3を含む)のアーキテクチャと機能を理解する。
- データセットの準備と微調整のためのデータ前処理を行う。
- 特定ドメイン向けにDeepSeek LLMを微調整する。
- 微調整されたモデルを効率的に最適化し、展開する。
DeepSeek入門
14 時間このインストラクター主導の実践トレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、初心者レベルの参加者がAIとDeepSeekのアーキテクチャおよび応用の基礎を理解することを目指しています。
このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to します:
- AIとLLMの基本概念を理解する。
- DeepSeekのアーキテクチャとその用途を探索する。
- 基礎的なAI概念を実世界のシナリオに適用する。
- AI開発における倫理的考慮事項についての洞察を得る。
DeepSeek LLM入門
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、大規模言語モデルの基本を理解し、DeepSeek LLMとその特定のモデルの仕組みを探究し、ビジネスや日常生活での実践的な応用を発見したい初級レベルの参加者向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 大規模言語モデル(LLM)の基本原理を理解する。
- DeepSeek LLM、DeepSeek-R1およびDeepSeek-V3のアーキテクチャと機能を理解する。
- 様々なビジネスコンテキストでのDeepSeek LLMの実践的な応用を識別する。
- 日常タスクにDeepSeek LLMを使用した基本的なプロジェクトを実装する。
OpenAI Sora for Video Creation
14 時間この講師主導のライブトレーニング(日本でオンラインまたはオンサイト)は、Soraを使用してさまざまな目的のための動画を生成したい初心者のビデオクリエイター向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- Soraの概念とその動画制作における応用を理解する。
- Soraを使用してプロンプトから動画を生成する。
- Soraの支援により、動画の品質と関連性を向上させる。
- Soraを使用した動画制作ワークフローのベストプラクティスを実装する。