Das Indian Institute of Remote Sensing (IIRS), unter der Schirmherrschaft der Indian Space Research Organisation (ISRO), bietet ein innovatives Schulungsprogramm an, das sich auf Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) im Kontext der georäumlichen Datenanalyse konzentriert. Der Kurs ist für den Zeitraum vom 19. bis 24. August 2024 geplant und zielt darauf ab, Fachleute, Studenten und Forscher aus verschiedenen Disziplinen mit fortgeschrittenen Fähigkeiten in KI und georäumlichen Technologien auszustatten.
Der Kurs beinhaltet eine umfassende Schulung in KI, ML und DL, die speziell auf Anwendungen in georäumlichen Technologien zugeschnitten ist. Es werden eine Vielzahl von Themen von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Rechentechniken abgedeckt, einschließlich Einführung in KI, ML und DL, Machine Learning-Methoden, Deep Learning-Techniken sowie praktische Anwendungen unter Verwendung von Google Earth Engine und Programmierung mit Python für die Entwicklung von Machine/Deep Learning-Modellen.
Dieses Programm eignet sich besonders für Fachleute in den Bereichen Bauingenieurwesen, Informatik, Datenanalyse, Geoinformatik und Geomatik, die ihre technischen Fähigkeiten bei der Integration von KI mit der Verarbeitung georäumlicher Daten verbessern möchten. Die Registrierung für den Kurs ist einfach und inklusiv – sowohl Einrichtungen als auch Einzelpersonen können sich anmelden. Die Teilnehmer erhalten ein Teilnahmezertifikat, wenn sie mindestens 70 % Anwesenheit nachweisen können, sowie elektronische Kursmaterialien und Zugang zu weiteren Ressourcen für das Lernen.
Dieses Schulungsprogramm ist nicht nur eine Bildungsmöglichkeit, sondern auch eine strategische Initiative des IIRS unter der ISRO, um das Wissen und die Anwendung von KI und ML in der georäumlichen Technologie voranzutreiben. Es soll die Teilnehmer mit den Fähigkeiten ausstatten, um in diesem sich schnell entwickelnden Bereich führend und innovativ tätig zu sein und sie auf die Herausforderungen der technologischen Landschaft von morgen vorzubereiten.