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La generación de datos para la fabricación de ciudades aumentadas, conectadas e inteligentes es una gran oportunidad para explorar conceptos, retos y soluciones clave. El uso de bases de datos relacionales y modelos de predicción de datos mediante técnicas de aprendizaje automático (ML), aprendizaje profundo (DL) y redes neuronales (NN) es crucial para recopilar, organizar y explotar datos en el contexto de las ciudades inteligentes.Mediante la integración de estos elementos, usted arroja luz sobre cómo las bases de datos relacionales proporcionan un marco eficaz para el almacenamiento de datos urbanos y cómo las técnicas avanzadas de ML, DL y RN pueden predecir, analizar y obtener conocimientos procesables a partir de esos datos.La integración de la Inteligencia Artificial (IA) y la Robótica desempeña un papel crucial en la evolución hacia ciudades inteligentes y conectadas.En un segundo volumen se presentan estudios de casos detallados y aplicaciones prácticas de los conceptos de ciudad inteligente, proporcionando ejemplos del mundo real y perspectivas sobre la aplicación de las tecnologías de ciudades inteligentes.
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Investigador científico en Automatización Industrial y Ciencias de la Computación. Especialista en Inteligencia Artificial: Sistemas de Control Dinámico, Sistemas Inteligentes, Machine Learning, Deep Learning y Big Data. Integrador de diferentes tecnologías.
