| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| 3ds Max Programı ile İleri Sunum Teknikleri | IAGR 523 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. 3DS Max kullanarak karmaşık iç mekân ve öğeleri modelleyebilir, gelişmiş araçlar ve iş akışlarını uygulayabilir. |
| 2. VRay malzeme ve ışıklandırma tekniklerini kullanarak gerçekçi ve etkileyici render’lar üretebilir. |
| 3. Portfolyo düzeyinde tam görselleştirilmiş bir iç mekân sahnesi geliştirebilir ve sunabilir. |
| 4. Üretilen görselleri mekânsal doğruluk, malzeme, ışık ve tasarım amacı açısından eleştirel olarak değerlendirebilir. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ileri düzey ders, 3DS Max ve VRay kullanarak 3D görselleştirme ve render alma ilkeleri ve tekniklerine derinlemesine bir bakış sunmaktadır. Ders, öğrencilere mimari, iç mekan ve ürün tasarımı projeleri için yüksek kaliteli, fotogerçekçi renderlar oluşturma becerilerini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Konular arasında ileri düzey aydınlatma kurulumları, karmaşık malzeme oluşturma, kamera teknikleri ve post-prodüksiyon süreçleri yer almaktadır. Pratik egzersizler ve proje çalışmaları aracılığıyla öğrenciler, tasarımlarını hayata geçirme ve gerçekçi ve görsel olarak etkileyici sonuçlar elde etme konularında bilgi ve deneyim kazanacaklardır. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
- Öğrenciler, DALL·E veya Midjourney gibi yapay zeka araçlarını kullanarak, 3D modelleri için benzersiz ve gerçekçi dokular, desenler ve malzemeler oluşturabilirler. Basit açıklamalar veya parametreler (örneğin, "metal yüzey," "ahşap doku," veya "taş deseni") girerek, yapay zeka yüksek kaliteli, özelleştirilebilir dokular oluşturabilir. Bu dokular, 3DS Max veya VRay’deki 3D modellere doğrudan uygulanarak öğrencilerin işlerinin görsel kalitesini artırır ve yeni tasarım fikirleri için ilham sağlar.
- Yapay zeka araçları sayesinde, öğrenciler, sahnelerinin özel gereksinimlerine göre aydınlatma kurulumları alabilirler. Örneğin, günün saati, sahnenin atmosferi (örneğin, modern, samimi, dramatik) ve mekan türü (örneğin, ofis, oturma odası, açık hava) gibi bilgileri girerek, yapay zeka optimal aydınlatma konfigürasyonları önerebilir. Bu yapay zeka tarafından oluşturulan aydınlatma kurulumları, öğrencilere daha doğal ve gerçekçi aydınlatma efektleri elde etmede rehberlik eder ve render'larının genel görsel kalitesini artırır.
- Yapay zeka, render alma sürecini optimize etme konusunda öğrencilere yardımcı olabilir, hem kaliteyi hem de render süresini iyileştirmek için önerilerde bulunur. Örneğin, yapay zeka render ayarlarını analiz ederek, nihai çıktıyı geliştirecek şekilde aydınlatma, malzeme veya kamera açılarına yapılacak değişiklikleri önerebilir. Bu, öğrencilerin zaman alıcı deneme-yanılma sürecini önler ve daha verimli şekilde yüksek kaliteli sonuçlar elde etmelerini sağlar. Ayrıca, yapay zeka, büyük sahnelerle çalışırken görsel kalite ve işleme hızı arasında denge sağlayan alternatif ayarlar önererek süreci hızlandırabilir.
- Yapay zeka, öğrencilerin girişlerine dayalı olarak farklı tasarım olanaklarını gösteren örnek renderlar oluşturabilir. Örneğin, yapay zeka, sahnede çeşitli aydınlatma kurulumları, malzeme seçimleri veya kamera açıları ile farklı versiyonlar oluşturabilir, böylece öğrenciler her bir parametrenin nihai render üzerindeki etkisini görebilirler. Bu, öğrencilere farklı tasarım yaklaşımlarını denemeleri için fırsat verir ve çeşitli unsurların nasıl bir araya geldiğini öğrenmelerine yardımcı olur. Yapay zeka tarafından oluşturulan bu örnekler, profesyonel düzeyde tasarım kararlarını anlamalarına katkı sağlayan değerli öğrenme araçlarıdır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Derse Giriş ve İş Akışının Tanıtımı |
| 2 | İleri Seviye Modelleme Teknikleri |
| 3 | Malzeme ve Doku Çalışmaları |
| 4 | Malzeme ve Doku Çalışmaları (2) |
| 5 | İç Mekânlar İçin Aydınlatma Stratejileri (1) |
| 6 | İç Mekânlar İçin Aydınlatma Stratejileri (2) |
| 7 | Aydınlatma Stratejileri + Yapay Zeka Desteği |
| 8 | Kamera, Kadraj ve Kompozisyon |
| 9 | Render Ayarları ve Optimizasyon |
| 10 | Photoshop ile Düzeltme (Son İşlem) |
| 11 | Görselleştirmede Üretken Yapay Zeka Kullanımı |
| 12 | Portfolyo Sahne Tasarımı |
| 13 | Portfolyo Sahne Kurulumu |
| 14 | Final Render ve Sunum |
| |
| Kaynaklar: |
| McFarland, D. (2014). 3ds Max 2014 Bible. Wiley. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Kuhr, S., & Sykes, A. (2021). Photorealistic Rendering in 3ds Max and V-Ray. Routledge. / Williams, J. (2013). Rendering with V-Ray for 3ds Max. Focal Press. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Bu dersin öğretim yaklaşımı, etkileşimli ve uygulamalı bir öğrenme deneyimine dayanır. Dersler, öğrencilerin 3DS Max ve VRay kullanarak gerçek dünyadaki projelere 3D görselleştirme ve render alma tekniklerini uygulayacakları pratik egzersizlerle desteklenecektir. Öğrenciler, ileri düzey aydınlatma kurulumları, malzemeler ve render ayarlarını keşfetmeye teşvik edilecek ve bu unsurların nihai sonuç üzerindeki etkilerini eleştirel bir bakış açısıyla değerlendireceklerdir. Ders boyunca, işbirlikçi öğrenme ve akran geri bildirimi önemli bir yer tutacak, böylece öğrenciler fikirlerini paylaşarak becerilerini geliştireceklerdir. Geleneksel sınıf içi öğretim yöntemlerinin yanı sıra, öğrenciler iş akışlarını iyileştirmek, render süreçlerini optimize etmek ve 3D görselleştirmede yaratıcı olasılıkları keşfetmek için yapay zeka araçları kullanacaklardır. Dersin odak noktası, profesyonel düzeyde 3D görselleştirme uygulamaları konusunda derin bir anlayış geliştirmek ve öğrencilerin yaratıcılık ve problem çözme becerilerini destekleyen proje tabanlı bir öğrenme ortamı yaratmaktır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 3 | %30 |
| Ara Sınav | 1 | %20 |
| Proje | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | İçmimarlık, iç mekân tasarımı ve ilişkili disiplinlerden edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri uzmanlık düzeyinde geliştirebilme, derinleştirebilme, bu bilgileri disiplinlerarası etkileşim içinde yorumlayarak yeni bilgiler oluşturabilme. | 3 |
| 2 | Bilimsel araştırma yöntemleri ile bilgiye ulaşabilme, veri toplama ve bu bilgileri toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek eleştirel bir yaklaşımla yorumlayabilme, içmimarlık alanında karşılaşılan sorunları çözümleyebilme. | 2 |
| 3 | Tasarım ve teori, renovasyon ve tarih, kentsel iç mekânlar, sosyal-psikolojik ve kültürel etmenler, ekolojik tasarım, akustik, aydınlatma ve renk, gelişmiş strüktürler ile yönetim ve pazarlama gibi konularda edindiği bilgileri disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilme ve bu çalışmaları etkin bir biçimde yürütebilme. | 3 |
| 4 | İçmimarlık alanında gerekli akademik personeli ve toplumun farklı taleplerini karşılayacak liderlik becerileri kazanarak uzmanlık gerektiren çalışmaları bağımsız olarak planlayabilme, yönetebilme ve bu süreçlerde aktif sorumluluk alabilme. | 2 |
| 5 | İçmimarlık alanında gerekli bilimsel ve teknolojik altyapıyı etkin bir şekilde kullanabilme; bilgisayar yazılımları, bilişim ve iletişim teknolojilerini tasarım süreçlerinde ve farklı disiplinlerdeki uygulamalarda kullanabilme. | 4 |
| 6 | İçmimarlık alanındaki güncel gelişmeler ışığında edindiği uzmanlık bilgilerini ve araştırma sonuçlarını alan içi ve dışı paydaşlara sistematik biçimde aktarabilme, mesleki ilişkileri yönlendiren normları eleştirel olarak değerlendirme ve gerektiğinde değiştirebilme. | 2 |
| 7 | En az Avrupa Dil Portföyü B2 genel düzeyinde İngilizce kullanarak alanındaki bilimsel gelişmeleri takip edebilme, sözlü ve yazılı iletişim kurabilme. | 2 |