코스 개요

도시 계획에 대한 인공지능

  • 도시 계획에 대한 인공지능

도시 서비스 제공자에 대한 사용 및 기회

  • 건축, 교통, 공공 안전, 토지 이용, 환경 등

AI의 응용

  • 컴퓨터 비전, 자연어 처리 (NLP), 음성 인식 등

AI를 가능하게 하는 데이터

  • 데이터가 AI를 가능하게 하는 요소
  • 데이터에 접근하는 방법

AI를 가능하게 하는 계산

  • 확률과 통계가 핵심
  • 알고리즘이 지능을 가능하게 하는 방법

AI를 가능하게 하는 논리

  • AI에 사용되는 프로그래밍 언어
  • 필요한 기술

기계에게 학습하는 법을 가르치기

  •  머신러닝 이해
  • 머신러닝 라이브러리를 사용하여 지능적인 시스템 개발

머신러닝의 고급 접근법

  • 딥러닝

사례 연구

  • 머신러닝을 사용하여 교통 혼잡 예측

AI를 가능하게 하는 도구

  • 다양한 목적을 위한 다양한 데이터베이스
  • 데이터 처리 엔진
  • 온프레미스 또는 클라우드에서 인프라 구축

데이터 분석

  • 대규모 데이터 처리
  • 기관 간 데이터 통합
  • 데이터 준비, 스테이징, 분석 및 보고
  • 데이터 마이닝 접근법

사례 연구

  • 지역별 인구 통계 데이터 수집, 필터링 및 분석

AI와 IoT의 상호작용

  • 카메라, 센서, 액추에이터 등
  • 도시의 네트워크 인프라 평가

자율적 의사 결정 및 실행

  • 규칙 엔진 및 전문가 시스템을 사용하여 결정을 내리기
  • 기계가 스스로 행동을 취할 수 있도록 프로그래밍

사례 연구

  • 실시간 데이터 기반 응급 상황 대응

인간 과정 자동화

  • 인간과 기계의 상호작용
  • 시정부서에서 프로세스 최적화

모든 것을 통합

  • 도시 계획자에게 쉬운 시작점
  • 도시 전체 디지털 플랫폼 구축

AI 전략 수립 및 소통

  • 필요 평가 및 투자 수익률
  • 시정부, 기관, 기업, 대학과 협력

요약 및 결론

요건

  • 도시 계획에 대한 이해
  • 프로그래밍 개념에 대한 기본 이해
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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