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Plan du cours
Introduction aux SLM dans les villes intelligentes
- Définition des modèles de langage à petite échelle
- Le rôle de l'IA dans le développement urbain
- Les SLM comme outil d'innovation pour les villes intelligentes
SLM et analyse des données urbaines
- Collecte et traitement des données urbaines
- Utilisation des SLM pour une planification urbaine axée sur les données
- Amélioration des services publics grâce aux informations issues des SLM
Implémentation des SLM pour la gestion urbaine
- Intégration des SLM dans la gestion du trafic et des transports
- SLM pour la surveillance environnementale et la durabilité
- Engagement public et planification urbaine participative avec les SLM
Évaluation de l'efficacité des SLM dans la planification urbaine
- Mesure des résultats des implémentations de SLM
- Analyses d'apprentissage pour les initiatives de villes intelligentes
- Mécanismes de rétroaction et amélioration continue
Défis et perspectives futures
- Traitement des préoccupations liées à la vie privée et à l'éthique
- Évolutivité et maintenance des systèmes SLM
- Tendances futures et avancées dans l'IA pour les villes intelligentes
Travail de projet : Développement d'une solution de ville intelligente
- Conception d'un projet de ville intelligente utilisant des SLM
- Développement et tests pratiques
- Présentation des projets et critique en groupe
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des principes de planification urbaine
- Familiarité avec les concepts de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique
- Intérêt pour les technologies des villes intelligentes et leurs applications
Public cible
- Planificateurs urbains
- Administrateurs municipaux
- Développeurs de solutions de villes intelligentes
14 Heures