Deep Learning ArcGIS

Deze cursus is bedoeld voor medewerkers die Deep Learning willen toepassen in ArcGIS Pro.

De cursus behandelt de integratie van diep leren (deep learning) technieken binnen het ArcGIS Pro-platform. De cursus richt zich op het begrijpen en toepassen van neurale netwerken voor taken zoals beeldclassificatie, objectdetectie en segmentatie binnen geospatiale analyses. Studenten leren hoe ze deep learning-modellen kunnen trainen en implementeren met behulp van de tools en mogelijkheden die ArcGIS Pro biedt. De cursus behandelt ook het verzamelen, voorbereiden en labelen van geospatiale gegevens voor gebruik in diep leren toepassingen. Tegen het einde van de cursus hebben studenten de kennis en vaardigheden om complexe geospatiale analyses uit te voeren met behulp van deep learning technieken in ArcGIS Pro.

Dag 1: Dag 1 Tijdens de eerste dag van de cursus worden de basisprincipes van deep learning geïntroduceerd. Studenten krijgen inzicht in wat neurale netwerken zijn, hoe ze werken en waarom ze geschikt zijn voor geospatiale analyses. De dag begint met een overzicht van ArcGIS Pro en de beschikbare tools voor deep learning. Daarna ligt de focus op het verzamelen en voorbereiden van geospatiale gegevens voor gebruik in deep learning-modellen. Studenten leren hoe ze gegevens kunnen labelen en annoteren om een trainingsdataset te creëren. De dag eindigt met praktische oefeningen waarbij studenten hun eerste deep learning-model trainen voor eenvoudige beeldclassificatie. Dag 2: Dag 2 Op de tweede dag van de cursus verdiepen studenten hun begrip van deep learning-toepassingen binnen ArcGIS Pro. De ochtend begint met een diepgaandere duik in het trainen van complexere modellen voor taken zoals objectdetectie en segmentatie. Studenten leren over architectuurkeuzes, hyperparameterinstellingen en technieken om overfitting te voorkomen. In de middag worden geavanceerde onderwerpen behandeld, zoals het finetunen van voorgetrainde modellen, het gebruik van overdracht van leerfuncties en het implementeren van deep learning-modellen in real-world scenario's. Praktische labs stellen studenten in staat om hands-on ervaring op te doen met deze geavanceerde technieken. De cursus wordt afgesloten met een overzicht van best practices, mogelijke uitdagingen en toekomstige ontwikkelingen op het gebied van deep learning in geospatiale analyses.

Begrijpen van Deep Learning Fundamentals: Aan het einde van de cursus moeten studenten een stevige basis hebben in de basisprincipes van deep learning. Dit omvat het begrijpen van neurale netwerken, activatiefuncties, lagenarchitectuur en de concepten van training en optimalisatie. Geospatiale Data Voorbereiding en Labeling: Studenten moeten in staat zijn om geospatiale gegevens te verzamelen, voor te bereiden en te labelen voor gebruik in deep learning-modellen. Dit omvat technieken voor gegevensverzameling, data cleaning, en het handmatig of automatisch labelen van gegevens. Trainen en Finetunen van Deep Learning-Modellen: Na de cursus moeten studenten in staat zijn om deep learning-modellen te trainen voor geospatiale analyses met behulp van ArcGIS Pro-tools. Dit omvat het begrijpen van modelarchitectuur, hyperparameterinstellingen en methoden om modellen te finetunen voor specifieke taken. Toepassen van Deep Learning in Geospatiale Analyse: Studenten moeten de mogelijkheid ontwikkelen om deep learning-modellen te implementeren in echte geospatiale analyses. Ze moeten begrijpen hoe ze getrainde modellen kunnen gebruiken voor taken zoals beeldclassificatie, objectdetectie en segmentatie binnen het ArcGIS Pro-platform.