У Вас есть вопрос? Напишите нам!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Основы машинного обучения в геопроектах
Продолжительность обучения: 16 астр. часов
Формат обучения: дистанционный
Еженедельные занятия – по понедельникам с 16 до 19 часов (время мск)
Формат обучения: дистанционный
Еженедельные занятия – по понедельникам с 16 до 19 часов (время мск)
Дата ближайшего обучения: 18 июня (?)
Стоимость обучения: 35 000 руб.
Цель программы: повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации, получение знаний в области актуального геи-Искусственного интеллекта. Получение практических навыков разработки и использования моделей машинного обучения для геопроектов (использование Python и среды разработки Google Colab).
Цель программы: повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации, получение знаний в области актуального геи-Искусственного интеллекта. Получение практических навыков разработки и использования моделей машинного обучения для геопроектов (использование Python и среды разработки Google Colab).
Категории слушателей: ГИС-специалисты, картографы, сотрудники ИТ-подразделений, занимающиеся внедрением ГИС, инженеры смежных специальностей: геологи, геофизики, изыскатели и другие специалисты с высшим и средним образованием, чья деятельность связана с науками о земле, геоаналитикой и геомаркетингом.
Во время прохождения обучения слушатели смогут:
- создавать базовые геомодели машинного обучения при помощи кластеров, классификации и регрессионного анализа;
- применить ансамблевые алгоритмы для решения геозадачи (на примере Random Forest);
- выполнить сборку геомоделей в пайплайн для производственного проекта.
Пререквизиты, необходимые для успешного прохождения курса:
Итоговые документы по окончании обучения при условии успешного прохождения итоговой аттестации, выдаётся удостоверение повышения квалификации.
Разделы программы:
1. Машинное обучение (ML) в Data Science и AI. Особенности применения в геоаналитике.
ML в Data Science. Развитие AI во времени. Примеры областей ML. ML в научных публикациях. Модели в ML: сельское хозяйство, прогнозирование, пользовательские предпочтения. Приложения и прикладные вопросы использования ML. Электронные ресурсы сети Интернет и книги по ML.
2. Кластерный анализ. Обучение без учителя. Геопримеры.
Задача, алгоритм и этапы кластеризации. Метод ближайших соседей (kNN). Метод k средних (k-means). Плотностной алгоритм пространственной кластеризации с присутствием шума (Density-based spatial clustering of applications with noise — DBSCAN). Иерархические методы кластеризации. Метрики кластеризации. Примеры в геоинформатике.
3. Классификация и регрессия. Обучение с учителем. Геопримеры.
Основные понятия и задачи классификации. Линейный классификатор. Метрики качества классификации. Модель линейной регрессии. Полиномиальная регрессия. Логистическая регрессия и ее модель. Примеры в геоинформатике.
4. Деревья решений и ансамбли алгоритмов. Геопримеры. Деревья решений (решающие деревья). Ансамбли алгоритмов. Случайные леса (Random Forests). Bagging. Boosting. Stacking.Программная реализация деревьев решений и ансамблей алгоритмов. Примеры работ в геоинформатике.
5. Машинное обучение в производственных геопроектах. ML-проект: этапы и организация, способы интеграции в производственные процессы. Способы организации процесса внедрения машинного обучения в производственные процессы: постановка задачи, формулировка кейса, декомпозиция процесса на отдельные задачи, выполнение задач, встраивание результатов в производственную деятельность.
Ответы на вопросы по курсу, рекомендации для дальнейшего изучения геоИИ.
Итоговый зачет по выполнению практических работ.
Лекция 1,5 астрономических часа.
Практическая работа - 1,5 астрономических часа: задание для самостоятельной работы, разбор и обсуждение геопримеров.
Более подробная информация о программе, а также запись на курс
по тел: 8 800 700 97 33 или по эл. почте: dpo@crc-group.ru
Во время прохождения обучения слушатели смогут:
- создавать базовые геомодели машинного обучения при помощи кластеров, классификации и регрессионного анализа;
- применить ансамблевые алгоритмы для решения геозадачи (на примере Random Forest);
- выполнить сборку геомоделей в пайплайн для производственного проекта.
Пререквизиты, необходимые для успешного прохождения курса:
- Знакомство с базовыми понятиями и синтаксисом языка программирования Python.
- Для практических упражнений: Google account и регистрация для работы с блокнотами в Google Colab (https://colab.google/).
Итоговые документы по окончании обучения при условии успешного прохождения итоговой аттестации, выдаётся удостоверение повышения квалификации.
Разделы программы:
1. Машинное обучение (ML) в Data Science и AI. Особенности применения в геоаналитике.
ML в Data Science. Развитие AI во времени. Примеры областей ML. ML в научных публикациях. Модели в ML: сельское хозяйство, прогнозирование, пользовательские предпочтения. Приложения и прикладные вопросы использования ML. Электронные ресурсы сети Интернет и книги по ML.
2. Кластерный анализ. Обучение без учителя. Геопримеры.
Задача, алгоритм и этапы кластеризации. Метод ближайших соседей (kNN). Метод k средних (k-means). Плотностной алгоритм пространственной кластеризации с присутствием шума (Density-based spatial clustering of applications with noise — DBSCAN). Иерархические методы кластеризации. Метрики кластеризации. Примеры в геоинформатике.
3. Классификация и регрессия. Обучение с учителем. Геопримеры.
Основные понятия и задачи классификации. Линейный классификатор. Метрики качества классификации. Модель линейной регрессии. Полиномиальная регрессия. Логистическая регрессия и ее модель. Примеры в геоинформатике.
4. Деревья решений и ансамбли алгоритмов. Геопримеры. Деревья решений (решающие деревья). Ансамбли алгоритмов. Случайные леса (Random Forests). Bagging. Boosting. Stacking.Программная реализация деревьев решений и ансамблей алгоритмов. Примеры работ в геоинформатике.
5. Машинное обучение в производственных геопроектах. ML-проект: этапы и организация, способы интеграции в производственные процессы. Способы организации процесса внедрения машинного обучения в производственные процессы: постановка задачи, формулировка кейса, декомпозиция процесса на отдельные задачи, выполнение задач, встраивание результатов в производственную деятельность.
Ответы на вопросы по курсу, рекомендации для дальнейшего изучения геоИИ.
Итоговый зачет по выполнению практических работ.
Лекция 1,5 астрономических часа.
Практическая работа - 1,5 астрономических часа: задание для самостоятельной работы, разбор и обсуждение геопримеров.
Более подробная информация о программе, а также запись на курс
по тел: 8 800 700 97 33 или по эл. почте: dpo@crc-group.ru
Записаться на обучение
«Основы машинного обучения в геопроектах»
Поможем с выбором
Оставьте заявку и получите подробную консультацию курса от специалиста.
Прошла обучение по программе «Геодезический контроль в строительстве». Меня очень порадовало, это именно тот уровень профессионального образования, который реально дает необходимые знания. Всё, что даётся на курсе, напрямую применимо в ежедневной работе. Особенно полезными оказались разделы про BIM‑технологии и применение лазерных сканеров — это именно то, чего не хватает во многих «классических» курсах. Теория обучения здесь всегда подкрепляется реальными кейсами из практики. Преподаватели не просто рассказывают, а показывают, как решать типовые и нестандартные задачи. Программа охватывает все ключевые аспекты: от базовых видов геодезических работ до тонкостей геодезического мониторинга и составления отчётной документации. Ни один важный нюанс не упущен. Отдельно я бы отметила экспертность преподавателей. Они настоящие профессионалы с многолетним опытом. Видно, что они не понаслышке знают о проблемах, с которыми сталкиваются геодезисты на объектах. Ответы на вопросы всегда развёрнутые и по делу. Спасибо за качественное обучение!
Был на курсах по обучение лазерному сканированию. Александр, преподаватель - один из лучших в своем роде, как преподаватель(все буквально по полочками разложил) так и специалист высокого класса(за всё время обучения ни разу не было случая когда Александр не знал ответа на вопрос) Спасибо большое команде за обучение. Точно приду еще раз.
Обратились в «Центр развития компетенций» по рекомендации наших партнеров для организации юбилейного бизнес мероприятия и остались в полном восторге от уровня профессионализма. Ведь сейчас на рынке много компаний, предлагающих услуги event менеджмента, но «Центр развития компетенций» выгодно отличается глубоким пониманием специфики, умением сочетать деловую повестку с праздничной атмосферой. Организаторы не просто составили программу, а помогли сформулировать ключевые месседжи юбилея, которые транслировались через все элементы мероприятия — от вступительного слова до финального блока. Также важно было для нас что на протяжении всего дня было чёткое соблюдение тайминга (что обычно является проблемой наших квартальных и годовых сборов ключевых сотрудников компании), продуманная навигация для гостей, оперативная координация всех процессов. И когда у нас в последний момент изменились условия по составу гостей, организаторы оперативно перестроили рассадку и логистику без ущерба для общего впечатления. От фирменных сувениров с символикой до продуманного кейтеринга — каждая мелочь была на своём месте и работала на общий имидж мероприятия. Если вам нужно провести бизнес мероприятие, которое будет безупречно организовано, достигнет поставленных целей и оставит яркое впечатление у гостей, обращайтесь в «Центр развития компетенций». Это команда профессионалов, которая превращает события в успешные бизнес истории. Спасибо за ваш труд и талант! Обязательно будем сотрудничать снова.
Выражаю искреннюю благодарность команде организаторов за безупречно проведённое трехдневное мероприятие для наших VIP-клиентов. Профессионализм команды превзошёл все наши ожидания. Получилось очень гармоничное сочетание деловой и развлекательной частей программы. Программа была выстроена максимально эффективно. Деловая часть включала интерактивные сессии и нетворкинг. Развлекательная программа была разнообразна и адаптирована под нашу аудиторию. Логистика и тайминг соблюдались с точностью до минуты. Отдельно хочу отметить высокий уровень конфиденциальности, отличный подбор площадки и локаций, профессионализм команды ЦРК, оперативность в решении любых вопросов, а главное в создании атмосферы престижа – что являлось одной из наших главных задач в организации выездного мероприятия с заказчиками. С уверенностью могу рекомендовать Центр развития компетенций как надёжного партнёра для организации мероприятий премиум-класса.
Обучение супер! Все объясняют доходчиво, отвечают на все заданные вопросы
Впечатления от обучения в учебном центре остались исключительно позитивные! Наша группа собрала профессионалов со всей России, что сделало образовательный процесс не только познавательным, но и невероятно увлекательным. Особо хочется отметить высочайший уровень преподавания. Наш преподаватель заслужил искреннюю признательность за терпение и готовность делиться знаниями — мы буквально «атаковали» его вопросами, часто забывая даже об обеденных перерывах! Локация центра заслуживает отдельной похвалы. «Центр развития компетенций» расположился в месте с отличной транспортной доступностью: в пешей доступности находятся станции метро, МЦК и МЦД. Для приезжих участников это особенно удобно, учитывая, что прямо на территории находится современная гостиница «Восток», где мы все и остановились. Инфраструктура комплекса впечатляет: новое здание, комфортабельные номера, а по соседству — живописный Ботанический сад, где мы часто проводили вечерние встречи, продолжая профессиональное общение в неформальной обстановке. В целом, это был незабываемый опыт обучения, где удачно сочетаются качество образования, удобное расположение и комфортные условия проживания.
Уже не раз обучался в Центре развития компетенций. Нас направляет руководство постоянно для повышения квалификации по различным программам. Нам нравится что преподаватели все знают толк в деле и работают много лет с тем, что нам преподают. Руководство учебного центра очень внимательно относится к подбору экспертов. Ни разу не видел чтобы из колледжа или вуза кто-то учил нас производственников.
Прошел курс повышения квалификации по Геомониторингу. Преподаватели очень компетентны и вежливы, реальность оказалось намного лучше моих ожиданий. Удобная транспортная доступность.
Обучение просто супер! Очень грамотные преподаватели, управление учебным процессом настроенно безупречно! А администрация, вообще золотые люди! Обучение рекомендую!
Отличный учётный центр: гибко подстраивают свои программы под потребности обучающихся.
Проходил повышение квалификации в этом Учебном центре по программе «Наземное лазерное сканирование и обработка данных сканирования в специализированном ПО». Важное преимущество ЦРК — все обучения здесь проводят только специалисты-практики, которым можно задавать любые вопросы по своей профессиональной деятельности. К каждому обучающемуся индивидуальный подход и все после прохождения обучения ушли не только с удостоверениями, а глубоким пониманием темы и решениями своих производственных задач.
Не первый раз прохожу обучение в центре развития компетенции. Обучение ведут специалисты практики, что для меня было очень важным критерием. В программах только нужная информация, а преподаватели всегда могут ответить на вопрос, даже если он выходит за рамки программы, что показывает их высокий профессионализм!)