コース概要

導入

  • 都市計画のためのAI

都市サービスプロバイダーの用途と機会

  • 建築、交通、治安、土地利用、環境など

AIの応用

  • Computer 視覚、自然言語行列 (NLP)、音声認識など

AI の背後にあるデータ

  • AI を可能にするデータ
  • データへのアクセスの取得

AI の背後にある計算

  • 確率とStatisticsを核として
  • アルゴリズムがどのようにインテリジェンスを実現するか

AI の背後にあるロジック

  • Programming AIで使用される言語
  • 必要なスキルセット

学習方法を教える機械

  • 機械学習を理解する
  • 機械学習ライブラリを適用してインテリジェント システムを開発する

Machine Learning に対する高度なアプローチ

  • Deep Learning

ケーススタディ

  • 機械学習によるトラフィックのボトルネックの予測

AI の背後にあるツール

  • さまざまな目的に応じたさまざまなデータベース
  • データ処理エンジン
  • オンプレミスまたはクラウドでインフラストラクチャを構築する

データの分析

  • 大量のデータの処理
  • 政府機関全体でのデータの集約
  • データの準備、ステージング、分析、レポート作成
  • データマイニングのアプローチ

ケーススタディ

  • 近隣地域ごとの人口統計データの収集、フィルタリング、分析

AIとIoTの相互作用

  • カメラ、センサー、アクチュエーターなど
  • 都市のネットワーク インフラストラクチャの評価

自律的な意思決定と実行

  • ルールエンジンとエキスパートシステムを使用して意思決定を行う
  • Programming マシンが自らアクションを実行する

ケーススタディ

  • リアルタイムデータに基づいた緊急事態への対応

人間のプロセスを自動化する

  • 人間と機械の相互作用
  • 自治体部門のプロセスの最適化

すべてをひとつにまとめる

  • 都市計画者にとって簡単に実現できる成果
  • 都市全体のデジタルプラットフォームを構築

AI 戦略の計画と伝達

  • 評価と投資収益率の必要性
  • 都市のリーダー、政府機関、企業、大学を結集

要約と結論

要求

  • 都市計画への理解
  • プログラミングの概念についての基本的な理解
  14 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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