Curso online de Deep Learning aplicado a los SIG y la...

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La obtención, por parte del alumno, de conocimientos prácticos de deep learning, incluidas arquitecturas avanzadas, y la cidad de aplicarlos en el entorno de los SIG y la teledetección. El aprendizaje del lenguaje Python, sus herramientas para desarrollar modelos de deep learning y manipular datos de SIG. Realizar proyectos para afianzar los conocimientos prácticos. El aprendizaje de Python y su entorno para cálculo científico Anaconda, junto a las librerías Numpy, Matplotlib y Pandas. Familiarizarse con el machine learning usando la librería Scikit Learn. La obtención, por parte del alumno de conocimientos prácticos de deep learning, creando diferentes modelos con Keras. Aprender a manipular formatos de datos SIG para traducir los resultados del análisis realizado con los modelos de deep learning. A quién va dirigido El curso está dirigido a cualquier profesional del ámbito de los SIG o la teledetección que quiera usar las tecnologías de visión artificial más actuales para analizar imágenes aéreas. Requisitos No son necesarios conocimientos previos dado que el curso comienza desde cero. No obstante, es muy recomendable tener conocimientos de informática. Temario completo de este curso Ud.1 - PROGRAMACIÓN EN PYTHON Introducción a Anaconda Fundamentos de Python Instalación de librerías y de un entorno para deep learning y SIG Numpy: Manejo y operaciones con arrays Gráficas con Matplotlib Pandas, manipulación de datos Evaluación Ud.2 - INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING Inteligencia artificial, machine learning frente a enfoque tradicional Tipos de sistemas de machine learning ¿Cómo aprenden los ordenadores? Aprendizaje supervisado con Scikit-Learn ¿Qué es deep learning? Deep learning aplicado a imágenes aéreas Keras y Tensorflow Evaluación. Ud.3 - DEEP LEARNING, REDES NEURONALES ¿Qúe es una red neuronal artificial? Aprendizaje en redes neuronales artificiales Evaluación del modelo Generalización, sobreajuste, regularización Práctica 1: Clasificación de tipos de suelo en imágenes de Sentinel 2 Evaluación. Ud.4 - REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES Ventajas de las redes neuronales convolucionales (CNN) Estructura y componentes Práctica 2: Clasificación de tipos de suelo en imágenes de Sentinel 2 con CNN Arquitecturas relevantes y aprendizaje por transferencia Aumento de datos y generadores de datos Práctica 3: Clasificación de escenas en imágenes de Google Earth con CNN Evaluación. Ud.5 - DETECCIÓN DE OBJETOS Estrategias y arquitecturas para la detección de objetos Evaluación de modelos de detección RetinaNet. Descripción e instalación de la implementación Práctica 4: Detección de árboles con RetinaNet Práctica 5: Detección de vehículos con RetinaNet Evaluación. Ud.6 - SEGMENTACIÓN SEMÁNTICA ¿Qúe es la segmentación semántica? Práctica 6: Implementación de un modelo para segmentar edificios en imágenes de satélite Arquitecturas relevantes para la segmentación Evaluación de modelos de detección U-Net. Descripción e instalación de la implementación Práctica 7: Segmentación de edificios en imágenes de satélite con U-Net Evaluación. Ud.7 - MANIPULACIÓN DE DATOS SIG EN PYTHON Manipulación de datos en formato raster Manipulación de datos en formato vectorial Práctica 8: Implementación de un sistema de deep learning con datos en formato SIG Evaluación. Ud.8 - DESARROLLO DEL PROYECTO Se planteará un proyecto final del curso y se proporcionarán los recursos necesarios para su realización. más
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