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코스 개요
스마트 시티에서의 SLMs 소개
- 소규모 언어 모델 정의
- 도시 개발에서 AI의 역할
- 스마트 시티 혁신을 위한 SLMs 도구
SLMs와 도시 데이터 분석
- 도시 데이터를 수집하고 처리
- SLMs를 활용한 데이터 기반 도시 계획
- SLM 통찰력을 통해 공공 서비스 강화
도시 관리용 SLMs 구현
- 교통 및 교통 관리의 SLMs 통합
- 환경 모니터링 및 지속 가능성을 위한 SLMs
- SLMs를 통한 공공 참여 및 참여형 도시 계획
도시 계획에서 SLMs의 효과 평가
- SLM 구현 결과 측정
- 스마트 시티 이니셔티브를 위한 학습 분석
- 피드백 메커니즘 및 지속적인 개선
도전 과제 및 미래 방향
- 개인 정보 보호 및 윤리적 문제 해결
- SLM 시스템의 확장성 및 유지 보수
- 스마트 시티 AI의 미래 동향 및 발전
프로젝트 작업: 스마트 시티 솔루션 개발
- SLMs를 사용한 스마트 시티 프로젝트 개념화
- 실습 개발 및 테스트
- 프로젝트 발표 및 그룹 비판
요약 및 다음 단계
요건
- 도시 계획 원리에 대한 기본 이해
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 친숙함
- 스마트 도시 기술과 그 응용에 대한 관심
대상
- 도시 계획자
- 시 행정자
- 스마트 도시 솔루션 개발자
14 시간