В результате освоения модуля «Искусственный интеллект и анализ данных в урбанистике» слушатели приобретут следующие знания, умения и навыки:
Знания:
Принципов геопространственного анализа и методов визуализации городских данных на интерактивных картах.
Алгоритмов машинного обучения (кластеризация, регрессия, классификация) и их применимости для типологизации районов и анализа городских процессов.
Современных нейросетевых архитектур: сверточных сетей для анализа визуальной среды городов, рекуррентных моделей и трансформеров для прогнозирования временных рядов, а также генеративных моделей для урбанистического проектирования.
Умения:
Проводить пространственный анализ городской инфраструктуры (например, доступность парков, социальных объектов) с использованием геоданных.
Применять методы кластеризации для сегментации городских районов по социально-экономическим показателям и строить регрессионные/классификационные модели для прогнозирования.
Разрабатывать и адаптировать нейросетевые модели для анализа спутниковых снимков, городской фотограмметрии, текстовых данных и генерации urban-проектов.
Навыки:
Построения комплексных аналитических пайплайнов для урбанистических исследований: от сбора и обработки пространственных данных до визуализации результатов.
Интерпретации результатов машинного обучения и нейросетевых моделей для выработки рекомендаций по развитию городской среды.
Работы с реальными городскими датасетами и презентации результатов анализа в виде интерактивных карт и отчетов для задач городского планирования.