Exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique pour l'analyse géospatiale

Aperçu

Libérez le pouvoir transformateur de l'IA, de l'Apprentissage Profond et de l'Apprentissage Automatique dans l'Analyse Géospatiale avec ce cours complet utilisant Python et R. Ce cours est conçu pour vous doter des compétences et des connaissances nécessaires pour appliquer des techniques avancées d'IA aux données géospatiales, vous permettant ainsi de résoudre des problèmes concrets dans des domaines tels que l'agriculture, la surveillance environnementale et l'analyse de la qualité de l'air.

Programme

• Introduction à l'analyse géospatiale
Aperçu des données géospatiales
Applications de l'analyse géospatiale
Introduction à Python et R pour l'analyse géospatiale
• Fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique
Notions de base de l'apprentissage automatique
Introduction à l'apprentissage profond
Applications de l'IA dans les données géospatiales
• Acquisition et prétraitement des données
Sources de données géospatiales
Techniques de nettoyage de données
Formats et conversion des données géospatiales
• Analyse de données exploratoire (EDA)
Techniques de visualisation pour les données géospatiales
Analyse statistique des données géospatiales
Outils pour l'EDA en Python et R
• Techniques d'apprentissage automatique spatial
Apprentissage supervisé pour les données géospatiales
Méthodes d'apprentissage non supervisé
Régression et classification spatiales
• Apprentissage profond pour l'analyse géospatiale
Réseaux neuronaux et réseaux neuronaux convolutionnels (CNN)
Reconnaissance et analyse d'images
Analyse des séries chronologiques avec les réseaux neuronaux récurrents (RNN)
• Intégration des modèles d'IA avec les systèmes d'information géographique (SIG)
Aperçu des outils et bibliothèques SIG
Mise en œuvre des modèles d'IA sur les plateformes SIG
Études de cas : applications SIG guidées par l'IA
• Application de l'IA à l'agriculture
Surveillance des cultures et prédiction des rendements
Classification de l'utilisation des terres et de la couverture du sol
Techniques d'agriculture de précision
• Surveillance de l'environnement à l'aide de l'IA
Prévision et gestion des catastrophes naturelles
Cartographie de la biodiversité et des habitats
Télédétection pour l'analyse des changements climatiques
• IA dans l'analyse de la qualité de l'air
Surveillance et prévision de la pollution de l'air
Évaluation des impacts sur la santé
Utilisation de l'imagerie satellite pour le contrôle de la qualité de l'air
• Considérations éthiques et défis
Vie privée et sécurité des données dans l'analyse géospatiale
Biais et équité dans les modèles d'IA
Aborder les aspects juridiques et réglementaires
• Projet de synthèse
Planification et proposition de projet
Mise en œuvre des techniques d'IA sur des données géospatiales réelles
Présentation et revue par les pairs
• Conclusion et tendances futures
Tendances émergentes dans l'IA et l'analyse géospatiale
Opportunités d'apprentissage continu et de recherche
Ressources pour une exploration supplémentaire

Enseigné par

Senior Assist Prof Azad Rasul

Sujets

Science des données