课程大纲

简介

  • 人工智能在城市规划中的应用

城市服务提供商的用途与机遇

  • 建筑、交通、公共安全、土地使用、环境等

人工智能的应用

  • 计算机视觉、自然语言处理(NLP)、语音识别等

人工智能背后的数据

  • 数据作为人工智能的推动力
  • 获取数据

人工智能背后的计算

  • 概率与统计为核心
  • 算法如何实现智能

人工智能背后的逻辑

  • 人工智能中使用的编程语言
  • 所需的技能

教机器如何学习

  • 理解机器学习
  • 应用机器学习库开发智能系统

机器学习的高级方法

  • 深度学习

案例研究

  • 使用机器学习预测交通瓶颈

人工智能背后的工具

  • 不同用途的数据库
  • 数据处理引擎
  • 在本地或云端构建基础设施

数据分析

  • 处理大量数据
  • 跨机构聚合数据
  • 数据准备、暂存、分析和报告
  • 数据挖掘方法

案例研究

  • 按社区收集、过滤和分析人口数据

人工智能与物联网的相互作用

  • 摄像头、传感器、执行器等
  • 评估城市的网络基础设施

自主决策与执行

  • 使用规则引擎和专家系统进行决策
  • 编程机器自主执行操作

案例研究

  • 基于实时数据应对紧急情况

自动化人类流程

  • 人类与机器的相互作用
  • 优化市政部门的流程

整合所有内容

  • 城市规划者的低垂果实
  • 构建全市范围的数字平台

规划与沟通人工智能战略

  • 需求评估与投资回报
  • 汇集城市领导者、机构、企业和大学

总结与结论

要求

  • 对城市规划的理解
  • 对编程概念的基本理解
 14 小时

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