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Course Outline
소개
- 도시 계획을 위한 AI
도시 서비스 제공업체의 활용 및 기회
- 건축, 교통, 공공 안전, 토지 이용, 환경 등
AI 응용
- Computer 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등
AI 이면의 데이터
- AI를 가능하게 하는 데이터
- 데이터에 대한 액세스 권한 얻기
AI 뒤의 컴퓨팅
- 확률과 Statistics를 핵심으로
- 알고리즘이 지능을 활성화하는 방법
AI의 논리
- Programming AI에서 사용되는 언어
- 필요한 기술
기계 교육 학습 방법
- 머신러닝 이해
- 지능형 시스템 개발을 위한 머신러닝 라이브러리 적용
Machine Learning에 대한 고급 접근 방식
- Deep Learning
사례 연구
- 머신러닝으로 트래픽 병목 현상 예측
AI 뒤의 도구
- 다양한 목적을 위한 다양한 데이터베이스
- 데이터 처리 엔진
- 온프레미스 또는 클라우드에 인프라 구축
데이터 분석
- 대용량 데이터 처리
- 기관 전체의 데이터 집계
- 데이터 준비, 준비, 분석 및 보고
- 데이터 마이닝 접근 방식
사례 연구
- 동네별 인구통계 데이터 수집, 필터링, 분석
AI와 IoT의 상호작용
- 카메라, 센서, 액추에이터 등
- 도시의 네트워크 인프라 평가
자율적인 의사결정 및 실행
- 규칙 엔진과 전문가 시스템을 사용하여 의사 결정
- Programming 스스로 행동을 취하는 기계
사례 연구
- 실시간 데이터를 기반으로 긴급상황 대응
휴먼 프로세스 자동화
- 인간과 기계의 상호작용
- 지방자치단체의 프로세스 최적화
모든 것을 하나로 모으기
- 도시 계획가를 위한 쉬운 열매
- 도시 전체 디지털 플랫폼 구축
AI 전략 계획 및 전달
- 요구사항 평가 및 투자 수익
- 도시 지도자, 기관, 기업 및 대학을 하나로 모으기
요약 및 결론
Requirements
- 도시계획에 대한 이해
- 프로그래밍 개념에 대한 기본 이해
14 Hours