コース概要

スマートシティにおけるSLMsの紹介

  • 小規模言語モデルの定義
  • AIが都市開発に果たす役割
  • SLMsがスマートシティ革新のツールとしての位置づけ

SLMsと都市データ分析

  • 都市データの収集と処理
  • データ駆動型の都市計画におけるSLMsの活用
  • SLMの洞察により公共サービスを向上させる

都市管理でのSLMsの実装

  • 交通・輸送管理におけるSLMsの統合
  • 環境監視と持続可能性に向けたSLMsの活用
  • SLMsを活用した公的参画型都市計画

都市計画におけるSLMsの効果評価

  • SLM実装の結果測定
  • スマートシティイニシアチブの学習分析
  • フィードバックメカニズムと継続的改善

挑戦と未来の方向性

  • プライバシーと倫理的な懸念への対処
  • SLMシステムのスケーラビリティとメンテナンス
  • スマートシティAIの未来動向と進化

プロジェクトワーク: SLMを使用したスマートシティソリューションの開発

  • SLMsを活用したスマートシティプロジェクトの概念化
  • 実践的な開発とテスト
  • プロジェクトのプレゼンテーションとグループ批評

まとめと次なるステップ

要求

  • 都市計画の基本的な理解
  • AIと機械学習の概念に関する知識
  • スマートシティ技術とその応用への興味

対象者

  • 都市計画者
  • 市町村管理者
  • スマートシティソリューション開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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