EnviroSolutions Oferta szkoleniowa Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w środowisku QGIS

Data rozpoczęcia szkolenia

7 stycznia

Czas trwania szkolenia

8h

Poziom szkolenia

Średniozaawansowany

Liczba dostępnych miejsc

3

Szkolenia eksperckie

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w środowisku QGIS

Szkolenie „Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w środowisku QGIS” jest przeznaczone dla osób ze średniozaawansowaną znajomością oprogramowania OpenSource GIS, które chcą nauczyć się stosować narzędzia sztucznej inteligencji w analizie danych przestrzennych. Uczestnicy zapoznają się z wtyczkami AI, takimi jak KUE AI, Mapflow i Deepness. Program obejmuje praktyczne ćwiczenia z wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji do przetwarzania danych rastrowych, automatycznego wykrywania obiektów na zdjęciach satelitarnych oraz klasyfikacji obiektów. Podczas szkolenia omówione zostaną także najnowsze trendy zastosowania AI w GIS.

Dzień pierwszy

  • Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w kontekście GIS
  • Przegląd możliwości zastosowania AI w analizie danych przestrzennych
  • Praca z wtyczką KUE AI od Bunting Labs
    • czym jest KUE AI i do czego służy?
    • instalacja oraz konfiguracja wtyczki
    • podstawowe funkcje i interfejs KUE AI
    • import i wczytywanie danych w oparciu o prompty
    • automatyczne etykietowanie i klasyfikacja danych
    • ćwiczenia praktyczne
    • przegląd pozostałych narzędzi AI od Bunting Labs (Mundi, AI Georeferencer, AI Vectorizer)
  • Praca z wtyczką Mapflow
    • omówienie funkcjonalności narzędzia
    • instalacja i konfiguracja wtyczki w środowisku QGIS
    • automatyczne wykrywanie obiektów na obrazach satelitarnych lub lotniczych
    • przykłady zastosowań w analizie środowiskowej oraz monitoringu infrastruktury – wykrywanie obiektów (np. budynków, dróg) na ortofotomapie
    • segmentacja i analiza zmian w środowisku na przestrzeni czasu (porównanie dwóch serii zdjęć)
  • Praca z wtyczką Deepness
    • czym jest wtyczka Deepness i do czego służy?
    • instalacja oraz konfiguracja wtyczki
    • podstawowe funkcje i interfejs Deepness
    • segmentacja i klasyfikacja obiektów na zdjęciach satelitarnych i lotniczych (wykrywanie obiektów przestrzennych)
    • przetwarzanie danych rastrowych z użyciem algorytmów AI oraz wykonywanie analiz przestrzennych (zdjęcia satelitarne, lotnicze, z drona, Google Satellite, Geoportal Krajowy)
    • definiowanie parametrów i eksport danych do tworzenia własnych zbiorów
  • Trenowanie modelu na własnym zbiorze danych 
    • opracowanie zbioru danych za pomocą wtyczki Deepness
    • przygotowanie danych wejściowych do treningu przy wykorzystaniu serwisu – rejestracja użytkownika, zapoznanie z funkcjonalnościami platformy Roboflow
    • etykietowanie obiektów, przygotowanie i eksport danych do treningu, walidacji i testu
    • przygotowanie modelu przy wykorzystaniu serwisu – rejestracja użytkownika, zapoznanie z funkcjonalnościami platformy Ultralytics
    • trening modelu z wykorzystaniem platformy Google Colab
    • eksport modelu i test w Deepness
  • Podsumowanie trendów i kierunków rozwoju narzędzi AI w GIS

Harmonogram do pobrania