コース概要

はじめに

  • 都市計画におけるAI

市政サービス提供者にとっての活用と機会

  • 建築、交通、公共安全、土地利用、環境など

AIの応用

  • コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)、音声認識など

AIの背後にあるデータ

  • データがAIを可能にする
  • データへのアクセス

AIの背後にある計算処理

  • 確率と統計が中心
  • アルゴリズムが知能を可能にする仕組み

AIの背後にある論理

  • AIで使用されるプログラミング言語
  • 必要なスキルセット

機械学習の仕組み

  • 機械学習の理解
  • 知能システムを開発するための機械学習ライブラリの活用

高度な機械学習手法

  • 深層学習

ケーススタディ

  • 機械学習を用いた交通渋滞予測

AIの背後にあるツール

  • 異なる目的のための異なるデータベース
  • データ処理エンジン
  • オンプレミスまたはクラウドでのインフラストラクチャ構築

データの分析

  • 大量のデータの処理
  • 各機関間でのデータ集約
  • データの準備、ステージング、分析、レポート作成
  • データマイニング手法

ケーススタディ

  • 都市部ごとに人口統計データを収集、フィルタリング、分析する

AIとIoTの相互作用

  • カメラ、センサー、アクチュエーターなど
  • 都市のネットワークインフラの評価

自主的な意思決定と実行

  • ルールエンジンやエキスパートシステムを用いた意思決定
  • 機械に自ら行動させるためのプログラミング

ケーススタディ

  • リアルタイムデータに基づいた緊急事態への対応

人間のプロセスの自動化

  • 人間と機械の相互作用
  • 市区町村部門でのプロセス最適化

全てを総合する

  • 都市計画者にとっての低垂実現目標
  • 市域全体のデジタルプラットフォーム構築

AI戦略の策定と伝達

  • 需要評価と投資効果
  • 市政首長、機関、企業、大学を結集する

まとめと結論

要求

  • 都市計画に関する理解
  • プログラミング概念の基本的な理解
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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