LITMUS - Sistema de análisis de datos de inteligencia de ubicación y patrones de tráfico

Resumen

Descubra cómo el sistema LITMUS de SK Telecom analiza los patrones de movilidad a través de la inteligencia artificial, proporcionando información detallada sobre los hábitos de transporte, los comportamientos de desplazamiento y los patrones de tráfico para resolver los desafíos urbanos.

Programa de estudio

• Introducción a LITMUS y Sistemas de Transporte Inteligente
Visión general de la plataforma LITMUS de SK Telecom
Importancia del análisis de patrones de movilidad en la planificación urbana
• Fundamentos del Análisis de Datos de Movilidad
Tipos de datos de movilidad
Métodos de recolección de datos y tecnologías
• IA y Aprendizaje Automático en el Transporte
Fundamentos de la IA y aprendizaje automático
Aplicación de IA en el análisis de datos de transporte
• Análisis de Hábitos de Transporte con LITMUS
Identificación de comportamientos de desplazamiento
Segmentación de grupos de usuarios basada en datos de movilidad
• Análisis de Patrones de Tráfico
Comprensión del flujo de tráfico y puntos de congestión
Modelado predictivo para la gestión del tráfico
• Estudios de Caso: Desafíos Urbanos y Soluciones de LITMUS
Aplicaciones reales de LITMUS en la planificación urbana
Solución de congestión de tráfico y optimización del transporte público
• Visualización y Reporte de Datos
Técnicas para la visualización de patrones de movilidad
Comunicación de ideas a las partes interesadas
• Ética y Privacidad en Datos de Movilidad
Desafíos de privacidad de datos en servicios basados en ubicación
Garantizar un uso ético de los datos de movilidad
• Tendencias Futuras en Sistemas de Transporte Inteligente
Tecnologías emergentes e innovaciones
El papel de la IA en el futuro de la movilidad urbana
• Proyecto Final: Diseño de una Solución de Movilidad con LITMUS
Identificar un desafío urbano específico
Desarrollar y proponer una solución basada en datos utilizando los conocimientos de LITMUS

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Asignaturas

Ciencia de Datos