Course Outline

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

Requirements

  • 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 Hours

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