コース概要

持続可能性のためのAI入門

  • 持続可能性課題とAIの役割の概要
  • 環境と社会的影響に対する主要なAI技術
  • 持続可能性のためのDeepSeekモデルの紹介

AIを環境監視に適用する

  • 衛星データと地理空間データの分析
  • 気候パターンと極端な天候の予測
  • 間伐、汚染、生物多様性の監視

AIを持続可能な資源管理に活用する

  • AIを使用したエネルギー消費の最適化
  • 水や廃棄物管理の予測分析
  • 供給網持続可能性のAI駆動ソリューション

社会的影響にAIを活用する

  • AIを災害対応と危機管理に適用する
  • 公衆衛生と都市計画の向上にAIを活用する
  • 貧困緩和と教育アクセス性改善のためのAI

持続可能な開発目標(SDGs)に向けたAIソリューションの構築

  • 全球的な持続可能性目標と連携したAIプロジェクトのアライメント
  • AI駆動の持続可能性イニシアチブに関する事例研究
  • 測定可能な影響を持つAIソリューションの開発

持続可能性における責任あるAIを確保する

  • AIアプリケーションにおける偏見と倫理的懸念への対処
  • 持続可能性AIのデータプライバシーとセキュリティ
  • 透明性と公正なAIソリューションのためのベストプラクティス

AIと持続可能性の将来のトレンド

  • 持続可能性に向けた新興AI革新
  • 予測モデリングと環境AIの進歩
  • AIと持続可能性セクター間の協力機会

まとめと次なるステップ

要求

  • AI概念と機械学習の基本的な理解
  • 持続可能性と環境課題に関する知識
  • データ分析と可視化の経験(推奨されるが必須ではない)

対象者

  • 環境イニシアチブにAIを統合する持続可能性専門家
  • 気候と社会的影響データを分析する研究者
  • 持続可能性に焦点を当てたアプリケーションを開発するAI開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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