Datengestützte Stadtentwicklung

Die Generierung von Daten für die Herstellung erweiterter, vernetzter und intelligenter Städte ist eine großartige Gelegenheit zur Erforschung von Schlüsselkonzepten, Herausforderungen und Lösungen. Der Einsatz von relationalen Datenbanken und Datenvorhersagemodellen mit Techniken des maschinellen Lernens (ML), des Deep Learning (DL) und der neuronalen Netze (NN) ist entscheidend für die Erfassung, Organisation und Nutzung von Daten im Kontext von Smart Cities.Durch die Integration dieser Elemente beleuchten Sie, wie relationale Datenbanken einen effektiven Rahmen für die Speicherung städtischer Daten bieten und wie fortschrittliche ML-, DL- und RN-Techniken Vorhersagen treffen, analysieren und umsetzbare Erkenntnisse aus diesen Daten ableiten können.Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung zu intelligenten und vernetzten Städten.In einem zweiten Band werden detaillierte Fallstudien und praktische Anwendungen von Smart-City-Konzepten vorgestellt, die Beispiele aus der Praxis und Einblicke in die Umsetzung von Smart-City-Technologien bieten.

Autorentext

Professor an der UNICAMP (Brasilien), IPSA und IFIS-MITIC (Frankreich). Forscher auf dem Gebiet der automatischen Steuerung mit Schwerpunkt Robotik, mit Postdoc-Forschung in Unterwasser-Robotik (Deutschland) und Steuerung nichtlinearer Systeme (Portugal). Sein Fachwissen erstreckt sich auf KI, Big Data und intelligente Systeme. Als Integrator und Entwickler für verschiedene Computerplattformen.