Онлайн-курс "Применение искусственного интеллекта для исследования и моделирования компонентов окружающей среды"
Организатор
УГНТУ
Сроки проведения
Ноябрь 2024 года по мере комплектования групп
Формат
заочная с применением дистанционных образовательных технологий
Программа курса
Цель обучения по данной программе – развитие новых профессиональных компетенций, необходимых для применения методов искусственного интеллекта в исследованиях окружающей среды.
Для кого?
- для преподавателей вузов и научных институтов в сфере наук о Земле и окружающей среды;
- для специалистов и ученых в сфере картографии, экологии и климата;
- для всех желающих получить новые востребованные профессиональные компетенции в сфере машинного обучения и цифровой картографии.
В результате освоения курса обучающийся:
- узнает основы работы в среде программирования R;
- овладеет навыками применения методов машинного обучения и их интерпретации;
- научится методам цифрового пространственного моделирования объектов и явлений окружающей среды.
Практическая часть курса представляет собой работу в среде программирования R для интегрирования пространственных и атрибутивных данных в целях цифрового картографирования объектов и явлений методами машинного обучения.
Навыки, полученные при изучении программы, позволят масштабировать собственные исследования с применением методов искусственного интеллекта.
Рабочая программа курса
Раздел 1. Основы цифрового картографирования
Лекция 1.
Картография и геоинформационные системы. Основные понятия в картографии. История развития ГИС. Основные понятия ГИС, их типы и виды. Область применения. Векторные и растровые пространственные данные.
Практическая работа 1.
Скачивание, установка и ознакомление с геоинформационной системой QGIS, основными блоками интерфейса. Установка базовых необходимых модулей.
Лекция 2.
Данные дистанционного зондирования и цифровые модели рельефа. Краткая история развития и теоретические основы. Классификация. Пространственное разрешение. Спектральные каналы. Дешифрирование спутниковых снимков. Источники данных. Области применения.
Практическая работа 2.
Получение данных дистанционного зондирования Земли через web-ресурс EarthExplorer. Получение цифровой модели рельефа. Импорт и обработка пространственных данных в QGIS. Визуализация, получение производных продуктов.
Раздел 2. Применение искусственного интеллекта в пространственном моделировании и цифровом картографировании.
Лекция 3. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. История развития. Классификация. Область применения. Языки программирования. Язык программирования R.
Практическая работа 3. Скачивание, установка и ознакомление с языком программирования R. Установка библиотек. Основные функции.
Лекция 4. Пространственное моделирование объектов и явлений с применением методов ИИ и машинного обучения. Обзор библиотек для работы и моделирования пространственных данных в R. Подготовка данных для реализации алгоритмов машинного обучения. Выбор пространственных переменных.
Практическая работа 4. Подготовка данных для запуска алгоритма машинного обучения и цифрового картографирования. Импорт, обработка и унификация атрибутивных и пространственных данных в R.
Лекция 5. Обзор метода “случайный лес”. Мультиколлинеарность данных. Валидация прогнозных моделей. Оценка ведущих предикторов. Оценка неопределённостей прогнозов.
Практическая работа 5. Моделирование объектов и явлений с использованием алгоритмов машинного обучения. Валидация и оценка точности прогнозных моделей. Выявление ведущих предикторов и интерпретация модели. Создание цифровой карты на основе предсказаний алгоритма. Оценка неопределённостей прогнозов.
Объем программы: 72 часа
Форма обучения – заочная с применением дистанционных образовательных технологий
Старт обучения: ноябрь 2024 г. по мере комплектования групп
Стоимость обучения: 20 000 руб.
Стоимость обучения для студентов УГНТУ: 3 000 руб.
Стоимость обучения для студентов других вузов: 3 500 руб.
Стоимость для преподавателей 5 500 руб.
Слушателям, успешно прошедшим итоговую аттестацию, по окончании обучения выдаются удостоверения о повышении квалификации установленного образца.
По всем возникающим вопросам обращаться по тел. 8 962-524-21-03, на адрес эл. почты ctd_ugntu@mail.ru, Булычева Юлия Сергеевна
Для кого?
- для преподавателей вузов и научных институтов в сфере наук о Земле и окружающей среды;
- для специалистов и ученых в сфере картографии, экологии и климата;
- для всех желающих получить новые востребованные профессиональные компетенции в сфере машинного обучения и цифровой картографии.
В результате освоения курса обучающийся:
- узнает основы работы в среде программирования R;
- овладеет навыками применения методов машинного обучения и их интерпретации;
- научится методам цифрового пространственного моделирования объектов и явлений окружающей среды.
Практическая часть курса представляет собой работу в среде программирования R для интегрирования пространственных и атрибутивных данных в целях цифрового картографирования объектов и явлений методами машинного обучения.
Навыки, полученные при изучении программы, позволят масштабировать собственные исследования с применением методов искусственного интеллекта.
Рабочая программа курса
Раздел 1. Основы цифрового картографирования
Лекция 1.
Картография и геоинформационные системы. Основные понятия в картографии. История развития ГИС. Основные понятия ГИС, их типы и виды. Область применения. Векторные и растровые пространственные данные.
Практическая работа 1.
Скачивание, установка и ознакомление с геоинформационной системой QGIS, основными блоками интерфейса. Установка базовых необходимых модулей.
Лекция 2.
Данные дистанционного зондирования и цифровые модели рельефа. Краткая история развития и теоретические основы. Классификация. Пространственное разрешение. Спектральные каналы. Дешифрирование спутниковых снимков. Источники данных. Области применения.
Практическая работа 2.
Получение данных дистанционного зондирования Земли через web-ресурс EarthExplorer. Получение цифровой модели рельефа. Импорт и обработка пространственных данных в QGIS. Визуализация, получение производных продуктов.
Раздел 2. Применение искусственного интеллекта в пространственном моделировании и цифровом картографировании.
Лекция 3. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. История развития. Классификация. Область применения. Языки программирования. Язык программирования R.
Практическая работа 3. Скачивание, установка и ознакомление с языком программирования R. Установка библиотек. Основные функции.
Лекция 4. Пространственное моделирование объектов и явлений с применением методов ИИ и машинного обучения. Обзор библиотек для работы и моделирования пространственных данных в R. Подготовка данных для реализации алгоритмов машинного обучения. Выбор пространственных переменных.
Практическая работа 4. Подготовка данных для запуска алгоритма машинного обучения и цифрового картографирования. Импорт, обработка и унификация атрибутивных и пространственных данных в R.
Лекция 5. Обзор метода “случайный лес”. Мультиколлинеарность данных. Валидация прогнозных моделей. Оценка ведущих предикторов. Оценка неопределённостей прогнозов.
Практическая работа 5. Моделирование объектов и явлений с использованием алгоритмов машинного обучения. Валидация и оценка точности прогнозных моделей. Выявление ведущих предикторов и интерпретация модели. Создание цифровой карты на основе предсказаний алгоритма. Оценка неопределённостей прогнозов.
Объем программы: 72 часа
Форма обучения – заочная с применением дистанционных образовательных технологий
Старт обучения: ноябрь 2024 г. по мере комплектования групп
Стоимость обучения: 20 000 руб.
Стоимость обучения для студентов УГНТУ: 3 000 руб.
Стоимость обучения для студентов других вузов: 3 500 руб.
Стоимость для преподавателей 5 500 руб.
Слушателям, успешно прошедшим итоговую аттестацию, по окончании обучения выдаются удостоверения о повышении квалификации установленного образца.
По всем возникающим вопросам обращаться по тел. 8 962-524-21-03, на адрес эл. почты ctd_ugntu@mail.ru, Булычева Юлия Сергеевна
https://ctd-ugntu.timepad.ru/event/3086168/