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【限时免费】基于深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用


为您点亮

1.支持线上复看回放视频,学员可随时反复观看不限次数,永久有效

2.课用课件及数据资料全部送含6.53G代码资料

3、您在工作中不必在苦恼,专家长期辅助学习及应用,建立长期社群,主讲专家将成为您该领域的专属导师,很重要,因为您又多了一位实践性导师。

4、会议结束召开不定期的线上及线下交流及经验分享会议,解决您实际项目的疑难问题,建立您在该领域的朋友圈,

5、凡参加学员都可获得Ai尚研修大讲堂举办各类经验分享及各课程下在线答疑交流会议参与直通门票,让您畅游各个知识领域。

                      以上为参加此实操课程的福利呦

深度学习方法在遥感影像方面如何应用???   深度学习有哪些技巧???遇到难题造成困扰???  不用担心,参加16日直播课陈老师为您答疑解惑

重点是免费


转发此文章至朋友圈(或50人以上相关微信交流群)公开12小时。并添加小编微信领取免费名额


我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及,对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力,遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法,基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习,通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征,能够从大量训练集中自动学习全局特征(这种特征被称为“学习特征”),是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因,也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。TensorFlow为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大,TensorFlow平台的掌握也并不容易本课程采用线上辅导,上机实操教学方式,使广大学者能够掌握卷积神经网络背后的数学模型和计算机算法,熟练利用TensorFlow为基础的遥感影像地物分类,遥感图像目标检测,以及遥感图像目标分割等应用,现将有关事宜通知如下


01

时间安排

【基于深度学习遥感影像分析公开课2020年9月16日晚20:00-22:00

实操课程】2020年9月19日-9月28日 每晚20:00-22:00

02

观看方式


手机或者电脑下载“腾讯会议”APP,开课前半小时内,会务组提供会议 ID 及密码。(会务组李莎:15833332534(微同))


03

主讲专家

来自重点国家重点高校,拥有丰富的科研和教学经验,具有资深的技术底蕴和专业背景,且长期从事地理/遥感大数据;机器/深度学习;人工/类脑智能方面的研究工作,诸多成果已发表于所在领域的顶级学术期刊。


04

课前准备


参加培训人员请提前自备笔记本电脑,配置好运行环境,准备优质网络环境,确保课程正常使用。更多精品课程请参见AI尚研修会议平台:www.aishangyanxiu.com

05

主办单位


主办单位:AI尚研修-研修学院              

协办单位: 陕西中科资环信息技术有限责任公司

06

参加方式


确定参加此课程后,填写报名回执表,发送至会务工作组,会务组根据您的报名回执及汇款信息安排相关事宜,开课半小时前提供会议ID及密码。


07

课程大纲

08

颁发证书


参加培训的学员可以获得《遥感大数据处理》专业技能培训证书(电子版),网上可查。此证书可作为学时证明、 个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址:www.aishangyanxiu.com

09

课程费用

2680元(本课程费用:基于深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术课程)

打包课A: 3079元(本课程+原价799元 MATLAB深度学习工具箱全面解析实践精品视频课程)

打包课B: 4179元(本课程+原价1899元 植被参数遥感反演与数据同化系列视频课程)

打包课C: 4460元(本课程+原价2180元R语言+遥感的水环境综合评价方法实战应用视频课程)

打包课D: 4360元(本课程+原价2080元 GIS数据制备,空间分析与高级建模实战视频课程)

打包课E: 4960元(本课程+原价2680元 无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析视频)

打包课F: 4360元(本课程+原价2080元 高光谱数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用视频课程)

注:发票可开具(培训费、会议费)附带盖章文件,用于参会人员报销使用。


李莎:15833332534





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