都市調査実習(2020)

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都市調査実習 立命館大学 建築都市デザイン学科 建築情報学 系授業 3回生後期(2020)

授業内容：

「コンセプトマイニングとストーリーメイキング」

「調査・分析・実験に立脚した提案 （またはその逆） 」は学ぶ授業である。卒業設計（修士設計）・卒業論文（修士論文）の練習とも言える。
調査（研究）は非常に重要である。何故なら下記の図式が成り立つ。
【「提案・デザイン」=「技能」*「保有している情報」*「思考」】
「建築都市のデザインや構成を定量的に解析しデザインコンセプトを練る」，「文献調査・ヒアリング調査（実験）から企画を練る」など全ての場面に該当する。
身近な体験であるデザイン演習において経験した行き詰まりの原因の一つは「技能」と「保有している情報」の希薄さである。提案・デザインといった感性的な表現に帰着する対象は「ふと思いついた」，「センス」によりアウトプットされたと感じることもあるかもしれないが，全てがインプットされた情報に対する技能に基づく内面的な探求の末にアウトプットされたものである。つまり前述の図式のように「提案・デザイン」には優れた「思考」と同等に「技能」と「保有している情報」が必要である。「思考」が優れていて，いくら時間を使っても「技能」と「保有している情報」が乏しければ「結果」は伴わない。言わば脆弱な土台，もしくは低い状態からのジャンプである。この図式をふまえ，この授業では「技能」と「保有している情報」に焦点を当てる。
　また「保有している情報」とは「体験」でもあり，知っているだけ，聞いたことあるだけ，と実際にミニマムでも実施したことある，では別次元に対象に対する理解度が異なる。そこでトピック的に建築情報学も学習する。最後に，そもそも学習は「評価」よりも「技能と保有している情報」がいかに増大したかが重要である。「評価」を求めることはこの手段でしかない。

目標

  1. 自らの興味を深掘りするための調査を計画し，実行できる。
  2. 調査をもとに立案ができる。（卒業設計・修士設計型）
  3. 価値付けられた調査を計画し，実行できる。（卒業論文・修士論文型）
  4. 実施内容の解釈や評価を適切に行える
  5. 成果を原稿や口頭発表で完成度高く人に伝えることができる

#スケジュールと授業形式

オンラインと対面を組み合わせて実施予定である。但し社会情勢や授業内の進度に応じて変更する場合がある。

  • オンライン日と対面日：下記を参照すること。
  • 時間：時間割り通り（14時40分）
  • 対面授業の場所：ウエストウイング1階のPCルーム

#オンライン形式

対面授業日以外は授業時間と同時刻にzoomにて課題の進捗報告と相談を行うことを出席とする。相談はこの時間を利用すること。
zoomアドレス：授業開始直前にmanabaにて告知する

#課題

#参考

  • 授業・研究室の意図
  • 建築情報学を学んで得られる成長（の実感）はシグモイド関数の繰り返し＋取り組むことができれば必ず上昇曲線に乗れる
  • 「コスト最小化」と「パフォーマンス最大化」の大きな違い。時間という資本を大切に
  • 価値あることは大抵難しい，神に挑むエリートと引き離される大衆（GAFAだけが世界を作れるようになっていいのか）
  • 楽しみ方は人それぞれで自由，決まった価値観や評価軸があると思うの思いこみ，先生という権威を気にし過ぎない
  • 成果物や評価よりも成長を優先（少なくとも授業では）
    ＞成果物のために楽しさや成長を犠牲にしない。楽しさと成長の副産物が成果物，というスタイル
  • 情報化恩恵の一つ：学べるチャンスの拡散＞希望を描き目指せば何でもなれるチャンスがある＝「なれなかった」ではなく「ならなかった」
  • 建築情報学会の準備会議　１，２，３，４，建築情報学チャンネル
  • 情報シンポ基調講演動画のアーカイブ

#内容 

下記に示す教材に取り組み，課題を締め切り日までに提出した上で授業内演習に参加すること。

課題Aパート：

課題Bパート：

  • 課題Bへのリンク
  • 対面相談
    • スライド発表形式で必要理解度を共有する
    • レビュー対象論文は印刷して持参すること（以降は毎回）
  • 10/12：内容と発表について対面相談
  • 10/19：内容と発表について対面相談
  • 10/26：オンライン形式で発表と課題C出題

課題Cパート：

  • 課題Cへのリンク
  • 11/2：オンライン形式で発表と課題C出題
  • 11/9：内容と発表について対面相談

下記からは準備中です(20/09/22)

課題Dパート：

  • 課題Dへのリンク
  • 11/16：対面形式でレクチャー１
  • 11/23：内容と発表についてオンライン相談(対面も可)
  • 11/30：対面形式でレクチャー２
  • 12/7：内容と発表についてオンライン相談(対面も可)
  • 12/14：対面形式でレクチャー３
  • 12/21：対面形式でレクチャー４
  • 1/9（土曜日）：内容と発表についてオンライン相談
  • 1/18：対面形式で発表と発展的な内容について

深層学習の基礎，単層パーセプトロン

画像処理

2変数の関係性：相関係数

下処理：標準化（平均0，分散1），正規化（最小0，最大1），外れ値

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