Học sâu trong ArcGIS Pro cho phân tích địa lý

Dữ liệu địa lý đang tăng theo cấp số nhân, và các phương pháp phân tích truyền thống không thể theo kịp với lượng hình ảnh độ phân giải cao. Sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong hệ thống thông tin địa lý (GIS) của bạn là chìa khóa để mở khóa những hiểu biết không gian sâu hơn. Lớp học này hướng dẫn bạn qua quá trình áp dụng các mô hình học sâu trực tiếp trong ArcGIS Pro. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các định nghĩa cơ bản của máy học để thực hiện các quá trình phát hiện đối tượng phức tạp và phân loại điểm ảnh trên dữ liệu cảm biến từ xa thế giới thực, tất cả thông qua các giải thích rõ ràng và bước đi từng bước. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của học máy, mạng nơron và học sâu trong bối cảnh GIS - Cấu hình môi trường ArcGIS Pro với các khung và thư viện học sâu cần thiết - Chuẩn bị và dán nhãn dữ liệu đào tạo địa lý cho các nhiệm vụ phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh - Thiết lập các mô hình được đào tạo trước từ ArcGIS Living Atlas để tăng tốc các công việc phân tích của bạn - Chạy mạng nơron cuộn để tự động phát hiện các đặc điểm và phân loại bề mặt đất trong hình ảnh vệ tinh - Đánh giá hiệu suất mô hình và tinh chỉnh các tham số để tối ưu hóa kết quả phân tích địa lý Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ và thủ tục thiết lập cần thiết trước khi chuyển sang chuẩn bị dữ liệu, thực hiện mô hình và kỹ thuật hậu xử lý thực tế. Bạn sẽ đọc các giải thích chi tiết về workflow, nghiên cứu các ví dụ cấu hình, và học cách giải thích các kết quả mô hình trong ArcGIS Pro. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích GIS, nhà địa lý, nhà khoa học môi trường và người mới bắt đầu cảm biến từ xa muốn tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các luồng công việc không gian của họ. Không cần phải lập trình trước hoặc kinh nghiệm học sâu. Bắt đầu hành trình của bạn vào trí tuệ nhân tạo địa lý và nâng cao kỹ năng phân tích không gian của bạn hôm nay.