Kurzusleírás

Bevezetés az AI-ba a fenntarthatóságért

  • A fenntarthatósági kihívások és az AI szerepének áttekintése
  • Kulcsfontosságú mesterséges intelligencia technikák a környezeti és társadalmi hatások érdekében
  • Bevezetés a DeepSeek fenntarthatósági modellekbe

A mesterséges intelligencia alkalmazása a környezetvédelmi megfigyelésben

  • Műholdas és térinformatikai adatok elemzése
  • Az éghajlati minták és a szélsőséges időjárás előrejelzése
  • Az erdőirtás, a szennyezés és a biológiai sokféleség nyomon követése

AI a fenntartható erőforrásokért Management

  • Energiafogyasztás optimalizálása mesterséges intelligencia segítségével
  • Prediktív analitika víz- és hulladékgazdálkodáshoz
  • AI-vezérelt ellátási lánc fenntarthatóság

A mesterséges intelligencia használata a társadalmi hatás érdekében

  • AI alkalmazások katasztrófa- és válságkezeléshez
  • A közegészségügy és a várostervezés javítása mesterséges intelligencia segítségével
  • AI a szegénység enyhítésére és az oktatás hozzáférhetőségére

AI-megoldások készítése a fenntartható fejlődés érdekében Goals (SDG)

  • Az AI-projektek összehangolása a globális fenntarthatósági célkitűzésekkel
  • Esettanulmányok mesterséges intelligencia által vezérelt fenntarthatósági kezdeményezésekről
  • Mérhető hatású AI-megoldások fejlesztése

A felelős mesterséges intelligencia biztosítása a fenntarthatóságban

  • Az elfogultság és az etikai aggályok kezelése az AI-alkalmazásokban
  • Adatvédelem és biztonság a fenntartható AI-ban
  • Az átlátható és tisztességes AI-megoldások legjobb gyakorlatai

A mesterséges intelligencia és a fenntarthatóság jövőbeli trendjei

  • Feltörekvő mesterséges intelligencia innovációk a fenntarthatóság érdekében
  • A prediktív modellezés és a környezeti mesterséges intelligencia fejlődése
  • Együttműködési lehetőségek az AI és a fenntarthatósági szektorok között

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI-koncepciók és a gépi tanulás alapvető ismerete
  • A fenntarthatóság és a környezeti kihívások ismerete
  • Adatelemzésben és vizualizációban szerzett tapasztalat (előnyös, de nem kötelező)

Közönség

  • Fenntarthatósági szakemberek, akik integrálják a mesterséges intelligenciát a környezetvédelmi kezdeményezésekbe
  • A kutatók az éghajlati és társadalmi hatásokra vonatkozó adatokat elemzik
  • Az AI-fejlesztők fenntarthatóságra összpontosító alkalmazásokat építenek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák