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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

Nombre de participants


Prix par participant

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