Course Outline

지속 가능성을 위한 AI 소개

  • 지속 가능성 과제와 AI의 역할 개요
  • 환경 및 사회적 영향을 위한 핵심 AI 기술
  • 지속 가능성을 위한 DeepSeek 모델 소개

환경 모니터링에 AI 적용

  • 위성 및 지리공간 데이터 분석
  • 기후 패턴과 극한 날씨 예측
  • 산림 벌채, 오염 및 생물 다양성 모니터링

지속 가능한 자원을 위한 AI Management

  • AI를 활용한 에너지 소비 최적화
  • 수자원 및 폐기물 관리를 위한 예측 분석
  • AI 기반 공급망 지속 가능성

사회적 영향을 위한 AI 활용

  • 재난 대응 및 위기 관리를 위한 AI 응용 프로그램
  • AI를 활용한 공중보건 및 도시계획 강화
  • 빈곤 완화 및 교육 접근성을 위한 AI

지속 가능한 개발을 위한 AI 솔루션 구축Goals (SDGs)

  • AI 프로젝트를 글로벌 지속 가능성 목표에 맞춰 조정
  • AI 기반 지속 가능성 이니셔티브 사례 연구
  • 측정 가능한 영향을 미치는 AI 솔루션 개발

지속 가능성에 대한 책임 있는 AI 보장

  • AI 애플리케이션에서의 편견과 윤리적 문제 해결
  • 지속 가능성 AI의 데이터 프라이버시 및 보안
  • 투명하고 공정한 AI 솔루션을 위한 모범 사례

AI와 지속 가능성의 미래 동향

  • 지속 가능성을 위한 새로운 AI 혁신
  • 예측 모델링 및 환경 AI의 발전
  • AI와 지속 가능성 부문 간 협업 기회

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 개념과 머신러닝에 대한 기본 이해
  • 지속 가능성과 환경 문제에 대한 지식
  • 데이터 분석 및 시각화 경험(선호되지만 필수는 아님)

청중

  • 환경 이니셔티브에 AI를 통합하는 지속 가능성 전문가
  • 기후 및 사회적 영향 데이터를 분석하는 연구원들
  • 지속 가능성에 초점을 맞춘 애플리케이션을 구축하는 AI 개발자
 14 Hours

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