AI-Driven Geograhies : Revolutionizing Urban Studies (드디어 도시지리에 인공지능이..)

 

 

1 Introduction

2 Artificial Intelligence
   2.1 History of Artificial Intelligence
   2.2 Machine Learning
   2.3 Deep Learning
   2.4 Recurrent Learning

3 Data Sources and Processing
   3.1 Traditional Data Sources in Human Geography and Urban Planning
   3.2 Big Data and Open Data: New Opportunities for AI-Driven Analyse
   3.3 Data Cleaning, Preprocessing, and Integration

Part I AI Applications in Human Geography

4 Population Distribution and Migration Patterns
   4.1 Overview of Population Distribution and Migration Patterns
   4.2 Data Sources for Studying Population Distribution and Migration Patterns
   4.3 AI Techniques for Analyzing Population Distribution and Migration Patterns
   4.4 Applications of AI in Population Distribution and Migration Studies
   4.5 Challenges and Limitations of AI in Population Distribution and Migration Analysis
   4.6 Future Directions in AI Applications for Population Distribution and Migration Studies

5 Land Use and Land Cover Change Detection
   5.1 Overview of Land Use and Land Cover Change Detection
   5.2 Data Sources for Studying Land Use and Land Cover Change
   5.3 AI Techniques for Analyzing Land Use and Land Cover Change
    5.4 Applications of AI in Land Use and Land Cover Change Detection
    5.5 Challenges and Limitations of AI in Land Use and Land Cover Change Detection
    5.6 Future Directions in AI Applications for Land Use and Land Cover Change Detection 

6 Environmental Risk Assessment and Climate Change Impacts
    6.1 Overview of Environmental Risk Assessment and Climate Change Impacts
    6.2 Data Sources for Studying Environmental Risks and Climate Change Impacts
    6.3 AI Techniques for Analyzing Environmental Risks and Climate Change Impacts
    6.4 Applications of AI in Environmental Risk Assessment and Climate Change Impact Studies
    6.5 Challenges and Limitations of AI in Environmental Risk Assessment and Climate Change Impact Analysis
    6.6 Future Directions in AI Applications for Environmental Risk Assessment and Climate Change Impact Studies

7 Socioeconomic Inequality and Spatial Analysis
    7.1 Overview of Socioeconomic Inequality and Spatial Analysis
    7.2 Data Sources for Studying Socioeconomic Inequality and Spatial Analysis
    7.3 AI Techniques for Analyzing Socioeconomic Inequality and Spatial Analysis
    7.4 Applications of AI in Socioeconomic Inequality and Spatial Analysis 
    7.5 Challenges and Limitations of AI in Socioeconomic Inequality and Spatial Analysis
    7.6 Future Directions in AI Applications for Socioeconomic Inequality and Spatial Analysis

8 Health and Disease Mapping
    8.1 Overview of Health and Disease Mapping
    8.2 Data Sources for Health and Disease Mapping
    8.3 Applications of AI in Health and Disease Mapping
    8.4 Challenges and Limitations of AI in Health and Disease Mapping
    8.5 Future Directions in AI Applications for Health and Disease Mapping

 

Part II AI Applications in Urban Planning

9 Smart Cities and IoT Integration
    9.1 Overview of Smart Cities and IoT Integratio
    9.2 Data Sources for Smart Cities and IoT Integration
    9.3 AI Techniques for Smart Cities and IoT Integration
    9.4 Applications of AI in Smart Cities and IoT Integration
    9.5 Challenges and Limitations of AI in Smart Cities and IoT Integration
    9.6 Future Directions in AI Applications for Smart Cities and IoT Integration

10 Transportation and Traffic Management
    10.1 Overview of Transportation and Traffic Management
    10.2 Data Sources for Transportation and Traffic Management
    10.3 AI Techniques for Transportation and Traffic Management
    10.4 Applications of AI in Transportation and Traffic Management
    10.5 Challenges and Limitations of AI in Transportation and Traffic Management
    10.6 Future Directions in AI Applications for Transportation and Traffic Management

11 Urban Growth and Sprawl Prediction
    11.1 Overview of Urban Growth and Sprawl Prediction
    11.2 Data Sources for Urban Growth and Sprawl Prediction
    11.3 AI Techniques for Urban Growth and Sprawl Prediction
    11.4 Applications of AI in Urban Growth and Sprawl Prediction
    11.5 Challenges and Limitations of AI in Urban Growth and Sprawl Prediction
    11.6 Future Directions in AI Applications for Urban Growth and Sprawl Prediction

12 Housing, Affordability, and Real Estate Market Analysis
    12.1 Overview of Housing, Affordability, and Real Estate Market Analysis
    12.2 Data Sources for Housing, Affordability, and Real Estate Market Analysis
    12.3 AI Techniques for Housing, Affordability, and Real Estate Market Analysis
    12.4 Applications of AI in Housing, Affordability, and Real Estate Market Analysis
    12.5 Challenges and Limitations of AI in Housing, Affordability, and Real Estate Market Analysis
    12.6 Future Directions in AI Applications for Housing, Affordability, and Real Estate Market Analysis

13 Sustainable Development and Resource Management
    13.1 Overview of Sustainable Development and Resource Management
    13.2 Data Sources for Sustainable Development and Resource Management
    13.3 AI Techniques for Sustainable Development and Resource Management
    13.4 Applications of AI in Sustainable Development and Resource Management
    13.5 Challenges and Limitations of AI in Sustainable Development and Resource Management
    13.6 Future Directions in AI Applications for Sustainable Development and Resource Management

14 Ethical Considerations and Challenges
    14.1 Data Privacy and Security
    14.2 Bias, Fairness, and Representation in AI Algorithms
    14.3 The Digital Divide and Equitable Access to Technology
    14.4 Public Participation and Engagement in AI-Driven Planning
    14.5 The Future of Employment in Geography and Urban Planning

15 Conclusion and Future Prospects
    15.1 Summary of AI’s Impact on Human Geography and Urban Planning
    15.2 The Potential for Further Integration and Advancement
    15.3 Future Research Directions and Challenges

 

 

AI_Urban_Geography.xlsx

0.01MB

 

 

 

 

 

https://geowiki.tistory.com/3636

지리 분야의 머신러닝