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頂尖國際工程顧問

03/01 14:03

BIM專業認證挑戰與國際制度比較:台灣現狀與他國經驗分析
BIM技術在國內建築專案中的普及日益增加,然而,面臨著BIM人才專業資格認定的挑戰。缺乏認證制度使得專業能力評估變得複雜,不僅那些擁有BIM技術人才的廠商受到了影響,也阻礙了BIM技術在台灣的長期發展。
在國內公、私部門建築專案中,建築資訊模型(BIM)技術的應用越來越普及。特別是BIM協同作業指南和BIM元件標準設立後,使得BIM導入於建築產業的基礎條件已接近完善。然而,在引入BIM時,我們面臨了一個挑戰-即BIM人才的專業資格認定問題,這使得評估BIM專業能力變得相當複雜。
舉例來說,在缺乏BIM專業能力認證制度下,採購單位僅能從投標廠商過去有多少實戰經歷或是其在建築業界的信譽,自行評估認定投標廠商內部BIM專業人員的專業能力,但對採購業主而言,這其實是缺乏保障的。除此之外,如果該技術廠商有著豐富的BIM專業技術人員,但在市場價格競爭的環境以及缺少BIM專業能力認證制度之下,它將難以與其他無BIM技術廠商進行競爭,這將不利於BIM技術在台灣長期發展。
由於台灣目前並無自己的BIM專業認證制度(國內大多參考新加坡BIM相關規範),以下彙整了美國、英國、新加坡及中國大陸等4國之BIM專業人力分級制度,簡介並整理各國制度之特色與差異
1.美國:採用由機關自主制定最佳實務作法和培養BIM勞動力的方式,其認證制度由美國營造公會的「管理-BIM」負責,屬於未分級的民間培訓與認證體系。
2.英國:政府制訂企業BIM發展程度認定標準,並由RICS和BRE兩機構制定認證制度,包括未分級的BIM管理(RICS:BIM管理,未分級)以及企業與個人分類的BIM認證(BRE:分企業與個人等兩類)。
3.新加坡:以政府制訂統一目標和獎勵措施的方式培養BIM勞動力,其培訓與認證由新加坡建設局學院辦理,分為三級,屬於官方認證體系。
4.中國大陸:由政府制訂統一目標,建立監管和服務平台,其BIM認證制度分為三級,由不同政府部門辦理,屬於官方認證體系。
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12小時前

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AutoCAD 建築製圖實務
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文大推廣部
【BIM Revit】MEP機電入門班: 勞發署iCAP證照專業培訓(台中)
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頂尖國際工程
【BIM Revit】Autodesk ACU原廠證照班(台北)
【課程名稱】: Autodesk ACU 原廠證照班 【課程內容】: • Autodesk ACU考古題複習(上午) • Autodesk ACU考試(下午) 【考試大綱】: • 基準操作: 樓層建立和細節、柱位網格建立、、選擇物件方法 • 模型與修改元素: 牆建立及類型結構細節、門窗元件、屋頂系統、天花板、樓板、樓梯、坡道、欄杆扶手、帷幕系統、開口、編輯類型細節、旋轉對齊延伸和修剪、貼附頂/底 • 創建和編輯元件: 放置元件、編輯元件類型、元件材質、載入族群 • 視圖、視景管理: 複製視圖、剖面視圖、圖說視圖、立面試圖與內部立面視圖、色彩計劃、視圖範圍、相機視圖、隱藏/隔離、詳細等級 • 文件管理: 尺寸標註及標註類型參數、多重標柱及編輯標註輔助線、詮釋文字及文字類型、明細表建立、依品類建立標籤及標籤未標籤的、建立新圖紙、視圖比例、視圖標題操控、房間和房間標籤、詳圖元件及重複詳圖元件 【ACU相關說明】: • 考試總分: 1000分 • 通過分數: 700分 • 考試時間: 50分鐘 • 考試題數: 30題 (選擇題/配合題/點選題) • 證書年限: 3年 • 考試平台: Certiport • 使用軟體: Revit 【誰適合參加?】: 建議參加者擁有至少150小時以上的Autodesk Revit軟體使用經驗 【通過考試後您將獲得】: Autodesk ACU原廠國際認證證書 歡迎加入頂尖課程官方LINE帳號,了解更多資訊內容。 頂尖LINE: @tvy0558e 或者電話諮詢: 036688299 分機3610 林先生
頂尖國際工程
【BIM Revit】MEP機電實務班: 勞發署iCAP證照專業培訓(台中)
歡迎參加全方位建築資訊模型 (BIM) 深入解析課程!BIM 是當今建築行業不可或缺的重要工具之一。本課程致力於深入探索 BIM 技術,幫助您理解其核心概念和實際應用於建築設計、建造和管理的技能。 【課程名稱】: BIM台中機電+軀體結構實務班 【學習目標】: • 檢查建模圖說是否正確完整。 • 獨自完成建構初階BIM模型及模型元件。 • 利用BIM模型產出平面、立面、剖面圖。 • 利用BIM模型產出數量估算表。 • 有能力在建模過程中提出釋疑單。 • 利用所建模型做3D漫遊及製作4D工程動畫。 【課程內容】: 1. 建模前置準備: 圖說準備、BIM執行計畫書(BEP) 2. 建模: BIM模型建構、模型元件 3. 建模檢核: 釋疑、自主檢核模型、碰撞衝突檢查、BIM模型修正 4. 算量及出圖: 施工圖面輸出、數量估算 5. BIM動畫: 3D漫遊、工程排程4D動畫 6.軀體結構:設定施工階段、施工樓層、軀體結構圖設定、設定軀體圖RC、設置門窗開口元件、軀體圖尺寸標註、明細表 6. 總結評量: 課程複習(2H)、結訓測驗(3H) 【課程特色】: • 實戰經驗: 講師專業、實戰經驗豐富,讓您深入了解行業核心。 • iCAP BIM職能認證: 全台唯一! 課後即刻考取證照,獲得政府專業認可和提升競爭力。 • 一站式教學: 提供從基礎到專業的全面學習資源,滿足您的學習需求。 • 尊享回訓機會: 不限時間和地區,可免費重上一次完整課程。 • Line群組交流: 課後答疑、諮詢服務及學習社群,讓您得到全方位的協助。 【誰適合參加?】: • 建築設計師、工程師、建造專業人士 • 建築、工程、設計相關領域學生 • 對BIM技術有興趣、希望提升相關技能者 【課程結束後您將獲得】: • 勞發署核發iCAP BIM職能認證證書 • BIM課程結業證書 • 習得實際應用BIM技術能力及相關知識 ※ 教室提供個人電腦、軟體及相關設備,軟體使用Revit 2021和Navisworks Manage 2021 我們致力於協助您熟練掌握 BIM 技術,以增進您在建築領域的專業水平。立即參與我們的課程,發掘 BIM 技術帶來的無限潛力! 歡迎加入頂尖課程官方LINE帳號,了解更多資訊內容。 頂尖LINE: @tvy0558e 或者電話諮詢: 036688299 分機3610 林先生
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02/07 11:28

AutoCAD的侷限性及Revit的優勢一從成本、視圖到協作
雖然 AutoCAD軟體已經引進台灣多年,並且作為主要的工程繪圖工具,但其僅能呈現2D平面圖,而無法展現建築真實3D模型的特性,可能會產生最終建築成果與設計不一致,造成需要現場施工人員進行額外的修正和添增材料成本。
與上者不同的是,Revit軟體提供先進的3D建築模型,能夠在施工前即時檢測問題,有效節省材料成本,避免不必要的錯誤修正。以下將敘述AutoCAD目前遇到的的瓶頸,以及Revit是如何改善這些缺陷 :
1.材料成本的浪費
AutoCAD:
AutoCAD的設計往往僅依賴於二維平面圖,這可能導致建築元素 (如: 樓梯、樓板、牆等) 的精確性和定位不足。舉例而言,若現場施工主任在施工開始後發現平面圖存在問題,將不得不耗費額外的建材和時間進行錯誤的修正,進而導致整個專案的建造成本增加。
Revit:
Revit強大的三維建模功能使設計師能夠更直觀地理解建築元素之間的相互關係和整體結構。透過建築實體的立體視覺圖,使得設計師能夠及早發現錯誤並實時進行修正。
此外,Revit還擁有精準的材料數量出圖功能,提供詳盡的建築元素尺寸、數量和材質信息,有助於專案負責人有效地優化材料使用,進而降低整體專案成本。
2. 無法呈現3D視圖
AutoCAD:
傳統AutoCAD的缺點不僅體現在其對平面圖的依賴上,更因其無法提供真實的三維視圖,這對於工地主任或是業主而言,對於理解建築物最終形態和結構都是一門挑戰。
Revit:
三維視圖在向業主或是工地主任解釋建築專案方面具有顯著優勢,它能夠以更生動、立體的方式呈現設計構想,提供雙方更清晰的概念,進而促進合作與溝通。
3. 協作和溝通問題
AutoCAD:
如果同時有多個AutoCAD的使用者需要在同一建築樓層上工作,他們會需要輪流進行繪圖,這可能導致在多人協作的過程中出現資訊不一致的情況。由於這種手動更新的需求,協作過程變得複雜且容易出錯,並可能延誤項目進度,進而影響整體協作效率。
Revit:
相對而言,Revit的協作優勢體現在其提供實時協作環境,允許多人同時在一個共享的模型中進行工作。這確保所有建模員能夠即時獲取最新的資訊,減少了資訊不一致的情況。這種即時協作的特性大大提升了項目的效率,解決了AutoCAD現有的困境。
總的來說,BIM Revit通過其強大的三維建模和集成的協作環境,有效地解決了傳統CAD存在的一系列問題,從而提高了建築設計和工程管理的效率,同時降低了成本和風險。
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學習精靈

04/19 00:00

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喵星人

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AI難題:為什麼ChatGPT無法正確數出 Strawberry 中的 r?OpenAI o1如何解決?
在使用AI如ChatGPT或Claude時,你是否曾嘗試過問一個簡單的問題:「Strawberry這個單字中有幾個r?」令人驚訝的是,許多AI會給出錯誤的答案:2個,而實際上是3個。為什麼會出現這樣的錯誤?本文將探討AI難題「Strawberry問題」,以及OpenAI全新推理模型o1是如何解決這一挑戰的。
▍AI難題:Strawberry草莓問題
當你問ChatGPT或Claude關於「Strawberry中有幾個r」時,這些AI模型大多數都會回答錯誤,通常給出「2個」這樣的答案,儘管正確答案應該是「3個」。這是因為大多數大型語言模型(LLM)在訓練過程中,是基於一個「標記」來進行語言理解,AI將整個「Strawberry」視為一個單位,並不會逐字拆解這個單詞中的字母,因此無法正確判斷出其中的r數。
這類問題之所以被稱為「Strawberry問題」,是因為它看似簡單卻讓多數AI無法應對。這暴露出大型語言模型在處理細微語言結構時的局限性。對使用者來說,這類錯誤不僅令人失望,還可能帶來錯誤資訊的風險,尤其是在涉及精確問題的場景下。
▍OpenAI o1的出現:推理能力的新突破
為了解決「Strawberry問題」,OpenAI推出了全新的推理模型o1。這個模型具有一個關鍵的突破:擁有「思維鏈」推理能力。與傳統的LLM不同,o1不僅僅是基於預訓練的標記來回答問題,它會根據問題進行逐步推理和拆解,從而得出更準確的答案。
以「Strawberry問題」為例,OpenAI o1能夠分析出單詞中的每個字母,並正確回答其中有3個r。這種推理能力源於OpenAI在o1訓練中引入的強化學習(Reinforcement Learning, RL)技術。該技術讓AI在面對問題時,能夠反覆推敲,進行逐步解構,並且學會自我反思,從而修正自己理解錯誤的部分。
▍推理模型的應用與限制
OpenAI的o1模型在多項特定任務上表現卓越,特別是在競爭性編程、數學推理以及科學計算等領域。例如,根據OpenAI的報告,o1模型在國際數學奧林匹克資格考試中的得分達到了83%,遠超過此前GPT-4o的13%成績。此外,o1在Codeforces競爭性程式設計問題中排名第89位,這些成績展示了推理模型在解決特定高難度任務上的潛力。
不過,儘管o1在推理能力上優於傳統的LLM,但它也並非完美。例如,o1的推理步驟較多,因此在回答速度上相較於其他模型會有所延遲。OpenAI產品經理Joanne Jang也提醒大眾,雖然o1的確展現了進步,但它並非一個奇蹟般的「超級AI」,許多任務仍然有待提升,尤其是針對複雜任務的持續學習與進步。
▍未來展望:推理AI的發展方向
儘管o1模型在某些領域展示了其強大的推理能力,但這並不意味著AI的全面進化。事實上,AI的進步仍需長期的技術投入和研究突破,才能在更多領域中實現真正的實質性提升。尤其是在語言理解和複雜任務推理方面,AI如何實現更接近人類水平的判斷力,仍然是科學家們需要解決的重要課題。
對於普通使用者來說,理解AI的局限性,以及新技術的潛在可能性,將有助於更好地利用這些工具,並設定合理的期望。
「Strawberry草莓問題」揭示了目前多數AI模型在處理細節問題上的局限性,也反映了推理AI的潛在價值。OpenAI o1推理模型雖然展現了令人期待的解題能力,但其發展仍有空間。隨著技術的進步,我們期待AI能更好地處理複雜問題,並在未來的各種應用中發揮更大的作用。
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