跨学科领域最前沿技术应用探讨
海外顶级院校在职教授全程授课
每周4次共8周超高密度课程安排
经过8周的学习，DEZACT x LAC 2020 SUMMER STUDIO《城市语境的复杂性：建筑的界面建构》和《增强智能设计》两期课程已圆满落下帷幕。本次项目的研究方向是建筑与都市的研究与设计发展，课程中导师带领学员们进行了设计理论和数字设计相结合的研究。教学团队由现任及往任SCI-Arc，UCL巴特莱特学院的computational design unit tutor一同担任。
课程安排
本次课程的特点是1:1的将最先锋建筑院校的导师、课程与研究带入国内。不管从研究方法到设计实操，授课环境到评价标准都完全与海外最顶尖建筑院校一致。也是首次通过这种方式将海外高端课程引入国内，使得国内学生有机会在留学前就体会到海外顶尖学校的教学方式与流程，弥补中外建筑教育差异所带来的欠缺，在提升建筑设计能力的同时为出国留学做好准备。经过本次学习，大家都有了不菲的收获。接下来就让我们看一下授课导师对此次SUMMER STUDIO最后的总结和带领大家学习的超强阵容导师有哪些，以及在长达8周的高密度、高强度学习下同学们的成果。
海 外 导 师 阵 容
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课 程 成 果
为了帮助大家更好的掌握国外院校的研究理论与设计逻辑，体验到海外顶级院校的教学师资与内容，这个暑假我们特推出《城市语境的复杂性：建筑的界面建构》和《增强智能设计》两大课程。学员们除了可以学习海外建筑与都市教育研究与设计方法外，更会透过学习一系列先进的数位化技术进行建筑与都市设计探索，并利用资讯/数据导向设计（Data DriveDesign）法则将都市中复杂的问题参数化，进行演算法则编程、数字模拟等进行问题转化，分析与设计。
课题1
| 城市语境的复杂性-建筑的界面建构 |
课题2
| 增强智能设计 Design for Augmented Intelligence |
学 员 反 馈
课程请到了三个不同国家的老师，在项目中老师们不同的侧重点可以帮助我们的设计比较完整，相比较其他课程前期调研可能只有一周时间，这次的课程有三周时间，可以让我们把逻辑理的更加清晰再进行下一步的设计。然后就是LAC的助教功能非常强大，课程中技术上的问题都可以随时解决，也会给我们提供更多的思路。这次课程最特别的一点就是国外老师的教学会更注重在设计过程的研究部分，他们会抛出很多研究的可能和方向，而不是给你一个暨定的方案去解答，也不会对你的设计呈现效果有特别明确的要求，大部分像是一种引导式教学，而不是我们传统的要求式教学。我在这个过程中学到了很多在建筑学习研究上的方法。这次评图的老师们也非常认真、仔细的评价了我们的设计，给出了很多修改意见，这次的评图其实让我认识到设计中可以用更多不同的视角来解读作品。整个课程的所有老师都带给我们很多帮助，每个老师都扮演了不同的角色，也让我体会到了不一样的教学过程。
觉得这次的课程作为一个研究性课题对于我们来说更多是一个摸索和探寻的过程，特别是让我们学习并运用新的AI技术手段的方式，尝试机器学习，运用Pix2Pix，训练图像将其与建筑元素色块对应，抽离建筑元素提取空间，并再次通过排列组合找形从而达成实现不同的既定功能。总而言之在这个学习和求知探索的过程中我们把握了想要控制的定量，在变量中灵活尝试，整个过程是充满趣味且充实的。
导师Ping-Hisang Chen和副导师Frank，在课程中给予我们很大帮助，比起固定的约束来说他们做的更多的是引领，大到把握我们Post-Pandemic主题，并且解决遇到的技术问题，小到引导我们该如何展示，如何带入读者到那个情境。所以是非常感谢他们的。并且也非常感来自LAC 的线下的面对面的帮助。
学习的过程是坎坷的，有了他们的帮助，达成的结果是波澜不惊。
关于评论部分，老师们的意见更加的具有针对性，有直接指出他们觉得有趣的点，是我们机器学习的部分-找形。此外，针对建筑结构如何实现落地，和从功能出发的角度上的意见和补充是特别有帮助的。SCI ARC的院长给予了我们很肯定评价，希望看到我们在课程之后更系统地尝试利用AI 和挖掘更多的建筑的落地性。
作为一个海外研究型课题，有既定大方向和实现目的的技术手段但没有具体完成目标允许我们进行了各种尝试，给予了我么自己的选择的灵活空间，让我们切身感受到了海外院校课题的表达方式，也让我们对之后研究生院校的选择更加明确。
