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Struttura del corso
Introduzione ai Modelli Linguistici Piccoli (SLMs) nelle Città Intelligenti
- Definizione dei Modelli Linguistici Piccoli (SLMs)
- Il ruolo dell'IA nel sviluppo urbano
- SLMs come strumento per l'innovazione nelle città intelligenti
SLMs e Analisi dei Dati Urbani
- Raccolta e processamento dei dati urbani
- Utilizzo degli SLMs per la pianificazione urbana basata sui dati
- Miglioramento dei servizi pubblici con le indicazioni degli SLMs
Implementazione degli SLMs nella Gestione Urbana
- Integrazione degli SLMs nella gestione del traffico e dei trasporti
- Utilizzo degli SLMs per la monitoraggio ambientale e sostenibilità
- Coinvolgimento pubblico e pianificazione urbana partecipativa con gli SLMs
Valutazione dell'Efficienza degli SLMs nella Pianificazione Urbana
- Misurare i risultati delle implementazioni degli SLMs
- Analitica di apprendimento per le iniziative di città intelligenti
- Meccanismi di feedback e miglioramento continuo
Sfide e Future Direzioni
- Affrontare le preoccupazioni sulla privacy ed etiche
- Scalabilità e manutenzione dei sistemi SLMs
- Tendenze future ed avanzamenti nell'IA per città intelligenti
Lavoro di Progetto: Lo Sviluppo di una Soluzione per Città Intelligenti
- Concettualizzazione di un progetto di città intelligenti utilizzando gli SLMs
- Sviluppo pratica e test
- Presentazione dei progetti e critica di gruppo
Riassunto ed Esecuzione delle Prossime Fasi
Requisiti
- Comprensione base dei principi di pianificazione urbana
- Familiarità con i concetti di IA e machine learning
- Interesse per le tecnologie delle città intelligenti e le loro applicazioni
Pubblico
- Pianificatori urbani
- Amministratori comunali
- Sviluppatori di soluzioni per città intelligenti
14 Ore