Szkolenie: Zastosowania uczenia maszynowego dla danych teledetekcyjnych i geoprzestrzennych
Szkolenie z uczenia maszynowego dla danych teledetekcyjnych i geoprzestrzennych uczy analizy, przetwarzania, klasyfikacji i segmentacji danych 2D i 3D, wykorzystując klasyczne algorytmy oraz deep learning w praktycznych zastosowaniach GIS i teledetekcji
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:3 dni (24h)
Kod kursu:GEOAI/ADV
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
3350 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
3350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_paymentsTrener:
Cena:
3350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trwają zapisy na szkolenieDostępne w Bazie Usług RozwojowychTrener:
Cena:
3350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneZastosowania uczenia maszynowego dla danych teledetekcyjnych i geoprzestrzennych
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnej analizy i przetwarzania danych geoprzestrzennych oraz teledetekcyjnych z wykorzystaniem narzędzi GIS i Python
Szkolenie uczy stosowania klasycznych i głębokich metod uczenia maszynowego do klasyfikacji, segmentacji i detekcji obiektów na obrazach satelitarnych oraz danych 3D
Szkolenie rozwija umiejętność pracy z danymi wielospektralnymi, hiperspektralnymi oraz analizowania zmian czasowych w danych teledetekcyjnych
Szkolenie pokazuje, jak wykorzystywać metody nienadzorowane do analizy skupień i detekcji anomalii w danych geoprzestrzennych
Dla kogo?
Specjaliści IT i AI z doświadczeniem w programowaniu, chcący rozwijać kompetencje w analizie danych geoprzestrzennych
Inżynierowie uczenia maszynowego zainteresowani zastosowaniem ML i deep learningu w teledetekcji i GIS
Pracownicy sektora geoinformacji realizujący zadania związane z analizą i przetwarzaniem danych przestrzennych
Efekty kształcenia
Uczestnik analizuje i przetwarza dane geoprzestrzenne oraz teledetekcyjne w środowisku Python i GIS
Uczestnik stosuje klasyczne i głębokie algorytmy uczenia maszynowego do danych przestrzennych
Uczestnik segmentuje i klasyfikuje obrazy satelitarne oraz dane 3D
Uczestnik wykorzystuje narzędzia QGIS i CloudCompare do pracy z danymi przestrzennymi
Uczestnik monitoruje zmiany i analizuje dane czasowe oraz wielospektralne
Uczestnik identyfikuje skupienia i wykrywa anomalie w danych geoprzestrzennych
Wymagania
Dobra znajomość programowania w Pythonie.
Podstawowa wiedza na temat klasycznego uczenia maszynowego i uczenia głębokiego
Ogólne zrozumienie danych geoprzestrzennych i teledetekcji będzie pomocne, ale nie jest wymagane
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Program szkolenia
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
