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

Numero di Partecipanti


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