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La generazione di dati per la produzione di città aumentate, connesse e intelligenti è una grande opportunità per esplorare concetti chiave, sfide e soluzioni. L'uso di database relazionali e di modelli di previsione dei dati che utilizzano tecniche di Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e Reti Neurali (NN) è fondamentale per la raccolta, l'organizzazione e lo sfruttamento dei dati nel contesto delle smart city.Integrando questi elementi, si fa luce sul modo in cui i database relazionali forniscono un quadro efficace per l'archiviazione dei dati urbani e sul modo in cui le tecniche avanzate di ML, DL e RN possono prevedere, analizzare e ricavare informazioni utili da questi dati.L'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e della robotica gioca un ruolo cruciale nell'evoluzione verso città intelligenti e connesse.In un secondo volume vengono presentati casi di studio dettagliati e applicazioni pratiche dei concetti di smart city, fornendo esempi reali e approfondimenti sull'implementazione delle tecnologie per le smart city.
About the author
Ricercatore scientifico in Automazione industriale e Scienze informatiche. Specialista in Intelligenza Artificiale: Sistemi di controllo dinamici, sistemi intelligenti, machine learning, deep learning e big data. Integratore di diverse tecnologie
