Course Outline

스마트 시티의 Edge AI 소개

  • 스마트시티에서의 Edge AI 및 적용 개요
  • 도시 환경에서 Edge AI의 주요 이점과 과제
  • 스마트시티 기술의 최신 동향과 혁신
  • 스마트 시티의 성공적인 Edge AI 구현 사례 연구

Edge AI를 통한 트래픽 Management

  • 실시간 트래픽 모니터링 및 분석
  • 적응형 교통신호 제어 및 혼잡도 관리
  • 교통망 및 시스템과의 통합
  • 트래픽 관리 분야의 Edge AI 사례 연구

감시 및 공공 안전

  • 지능형 영상 감시 시스템
  • 실시간 사고 감지 및 대응
  • Edge AI로 공공 안전 강화
  • 감시 및 공공 안전 분야의 Edge AI 사례 연구

스마트 시티의 자원 최적화

  • 에너지 관리 및 최적화
  • Edge AI를 활용한 물 및 폐기물 관리
  • 스마트 조명 및 인프라 관리
  • Edge AI를 통한 자원 최적화 사례 연구

엣지 AI를 스마트 시티 시스템과 통합

  • Edge AI 통합을 위한 아키텍처 고려 사항
  • 기존 스마트시티 기술과의 상호운용성
  • 데이터 관리 및 분석
  • 통합 스마트시티 솔루션 사례 연구

윤리적 및 규제적 고려사항

  • Edge AI 애플리케이션의 개인 정보 보호 문제 해결
  • 규정 및 표준 준수 보장
  • 스마트 시티에서 Edge AI의 윤리적 영향
  • 윤리적인 Edge AI 구현 사례 연구

혁신적인 Use Case 및 애플리케이션

  • 스마트 시티에서 Edge AI의 최첨단 애플리케이션 탐색
  • 심층적인 사례 연구 및 성공 사례
  • 스마트시티 기술의 미래 동향과 기회

실습 프로젝트 및 연습

  • 스마트 시티 시나리오를 위한 Edge AI 솔루션 설계 및 구현
  • 공동 그룹 연습 및 프로젝트
  • 프로젝트 프레젠테이션 및 피드백

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
  • 도시계획 및 스마트시티 기술에 대한 기초지식
  • 프로젝트 관리 또는 엔지니어링 원칙에 대한 경험

청중

  • 도시 계획가
  • 토목 기술자
  • 스마트 시티 프로젝트 관리자
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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