双12，智能设计，带我职场打怪升级！

国家出台各项政策，支持互联网发展，时代也正展开双手拥抱懂得并擅长运用技术的人。

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今年年初一位设计领域硕士即将毕业的朋友跟我说，她现阶段特别迷茫，正处于毕业即失业的边缘。我推荐她找shadow咨询职业规划。

目前她已经进了某大厂实习，并结合自己的所长，重新规划了人生方向，现在做得还不错。

前段时间，她忽然发现国家自然基金会最新提出的 “交叉学科” 与 Mixlab 社区的有许多相似之处，我们也都觉得 MixLab可以尽可能多的产出交叉学科的相关课程以及前沿黑科技等内容......供大家学习。

工作之余，我也经常找社群群友聊天，看看大家近期工作学习的所需，再挖掘一下  MixLab 还能深耕的领域，希望 MixLab 社群能更有趣，也更有价值，也希望大家能在社群里自由进行跨学科的创造、产出，最终形成社区循环。

在社群里比较久的朋友都知道Mixlab 社区的创建者 shadow，他本科学园林，硕士研究参数化设计，之后又自学的代码和人工智能，也许他走过的路，也是社群里部分同学们正在经历和面对的。

也许你也在思考：

会做设计的人工智能是什么样的？

包括哪些技术？

有哪些值得研究探索的方向？

那今天，我给大家推荐 shadow 制作的《智能设计》课程（我是课程技术助教）。

这门本课程聚焦在人工智能与设计的交叉领域，涵盖了数据挖掘、机器学习、深度学习、知识图谱等技术，通过论文及代码的讲解，将帮助同学们建立从技术视角看待设计的思维方式、锻炼软件架构能力。

课程由三部分构成：

Level 01 - 概览

Level 02 - 专题

Level 03 - 实践

课程是录播视频，带有示例的代码，配套有答疑群，另外还可加入 shadow 的实验室（shadow  一对一进行指导教学）。

Level01- 概览

《智能设计》课程的第一课以全局的视野，介绍了设计智能的技术架构、整体流程。

Level 02 - 专题

专题构成：色彩分类、色彩知识图谱、设计的理解与处理、自动排版。

色彩分类

以色彩分类为例，帮助同学们理解机器学习与深度学习的主要区别：特征工程与表示学习，然后介绍了色彩分类的各种解决方案，包括相似性计算、聚类、分类等方法。最后，介绍色彩的应用场景，引导同学们开拓思维，发现身边存在的有关色彩的商业机会。

色彩知识图谱

通过本专题的学习帮助同学们深刻理解数据的价值、掌握数据挖掘的流程，具体包括数据采集、数据处理、数据标注技巧等，尝试自行完成探索性数据分析、数据可视化，构建色彩知识图谱。

设计的理解与处理

类比自然语言处理，设计的理解与处理是指机器理解并解释人类设计的能力。

通过本专题同学们可以掌握计算机视觉相关算法，让计算机理解设计的方法，以及实现用于平面设计的领域特定语言（DSL）。

自动排版

指的是根据输入的素材（物料），自动完成素材的坐标定位、尺寸缩放、自动裁切相关的排版算法。

本专题重点介绍了模板-决策树、遗传算法、生成式对抗网络、网格设计等用于自动排版的技术解决方案，以及介绍了工程化问题的处理，比如计算时间、准确率、结果可修改性 、结果可解释性等。

Level 03 - 实践

几乎所有的新技术都是某个已知技术的新版本…… 工程师在寻找解决方案的过程中，把适宜的构件选择出来，让它们组合在一起工作。

组合的威力，在于它的指数级增长：一旦元素数目超过一定阈值，可能的组合数就会爆炸性增长。

——《技术的本质: 技术是什么，它是如何进化的》

动态海报

作为示例，介绍了视频处理、视频内容理解相关技术，通过实践锻炼简化问题的能力，培养同学们设计复杂软件系统的架构及编程能力，最终能够在效果实现与技术难度之间做取舍，完成软件开发。

以下是来自学长、学姐们分享：

学姐 梅：

看了课程，觉得质量还是很不错的，主要是很难在学校内接触到相关的体系课程，只能靠自己不断摸索，看到就立马报名参加了。

学长 田：

除了课程本身的学习，shadow 老师还给我提供了职业发展的建议，真心靠谱。

学姐 文：

参加了第一期的智能设计课程，助教贴心地帮我调试了代码，还可以深入了解shadow的实验室正在进行的研究，也给我的论文选题不少启发。

也欢迎大家加入我们，来与各专业方向的前辈们交流！

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《智能设计》大礼包

《AI+Architecture Towards a New Approach》 

《Machine learning for designers》

《Architecture as a Graph a Computational》 

《2020建筑智能前沿》

《智能设计V3.0》

《设计与人工智能》等资料

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