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La génération de données pour la fabrication de villes augmentées, connectées et intelligentes est une excellente occasion d'explorer les concepts clés, les défis et les solutions. L'utilisation de bases de données relationnelles et de modèles de prédiction de données utilisant des techniques d'apprentissage automatique (ML), d'apprentissage profond (DL) et de réseaux neuronaux (NN) est cruciale pour la collecte, l'organisation et l'exploitation des données dans le contexte des villes intelligentes.En intégrant ces éléments, vous mettez en lumière la manière dont les bases de données relationnelles fournissent un cadre efficace pour le stockage des données urbaines et comment les techniques avancées de ML, DL et RN peuvent prédire, analyser et tirer des enseignements exploitables de ces données.L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de la robotique joue un rôle crucial dans l'évolution vers des villes intelligentes et connectées.Des études de cas détaillées et des applications pratiques des concepts de villes intelligentes sont présentées dans un second volume, fournissant des exemples du monde réel et des aperçus de la mise en oeuvre des technologies des villes intelligentes.
About the author
Chercheur scientifique dans le domaine de l'automatisation industrielle et de l'informatique. Spécialiste de l'intelligence artificielle : Systèmes de contrôle dynamique, systèmes intelligents, apprentissage automatique, apprentissage profond et Big Data. Intégrateur de différentes technologies
