Deep Learning in QGIS

GeoAI

GeoAI

Deze cursus is bedoeld voor medewerkers die Deep Learning willen toepassen in QGIS.

Cursusduur: 2 dagen

Gegeven door:

Violet Bothof

Introductie tot Deep Learning in QGIS

Geo-ICT Training Center, Nederland - Deep Learning in ArcGIS ProDeep Learning, een tak van machine learning die zich bezighoudt met neurale netwerken met meerdere lagen, is een revolutionaire benadering in de wereld van geo-informatie en geodata-analyse. Deze techniek, die de complexe structuren van hoogdimensionale data kan uitdrukken en begrijpen, belooft grote vooruitgang in geospatiale analyses en modelvorming. In de context van QGIS, biedt Deep Learning ongekende mogelijkheden voor het uitvoeren van geavanceerde geospatiale analyses, zoals beeldclassificatie en objectdetectie, die cruciaal zijn voor een breed scala aan toepassingen, van stedelijke planning tot milieubescherming.

De integratie van Deep Learning in QGIS stelt gebruikers in staat om complexe geospatiale vraagstukken op te lossen met een nauwkeurigheid en efficiĆ«ntie die voorheen onbereikbaar waren. Door gebruik te maken van neurale netwerken kunnen enorme hoeveelheden geodata worden geanalyseerd om patronen, trends en anomalieĆ«n te identificeren die niet zichtbaar zijn voor het blote oog. Deze diepgaande inzichten stellen geografen, planologen en milieuwetenschappers in staat om beter onderbouwde beslissingen te nemen en effectievere oplossingen te ontwikkelen voor complexe problemen die onze wereld vandaag de dag beĆÆnvloeden.

Bij Geo-ICT, begrijpen we het belang van deze ontwikkelingen. Onze cursus Deep Learning in QGIS is speciaal ontworpen om je niet alleen te onderwijzen over de basisprincipes van Deep Learning en neurale netwerken, maar ook om je praktische vaardigheden te bieden die direct toepasbaar zijn in jouw werk of onderzoeksgebied. Of je nu nieuw bent in de wereld van geo-informatie of een ervaren professional die zijn vaardigheden wil uitbreiden, deze cursus biedt een solide basis en geavanceerde kennis die je zal helpen om de kracht van Deep Learning in jouw projecten te benutten.

De cursus omvat een breed scala aan onderwerpen, van de introductie van neurale netwerken en Deep Learning-modellen tot geavanceerde technieken voor gegevenslabeling en gegevensverzameling. Door een combinatie van theorie en praktijkgerichte oefeningen, zul je leren hoe je Deep Learning-modellen kunt opzetten, trainen en toepassen binnen QGIS om complexe geospatiale analyses uit te voeren. Daarnaast biedt onze cursus een unieke kans om te leren van en te netwerken met experts in het veld, die hun jarenlange ervaring en diepgaande kennis van geo-informatietechnologieƫn met je zullen delen.

In een wereld waar geo-informatie een steeds belangrijkere rol speelt in bijna elk aspect van ons leven, biedt Deep Learning een krachtig hulpmiddel om deze informatie op nieuwe en innovatieve manieren te verkennen en te benutten. De cursus Deep Learning in QGISĀ bij Geo-ICT is jouw toegangspoort tot deze opwindende wereld, waarbij je de vaardigheden en kennis opdoet die nodig zijn om aan de voorhoede van de geo-informatietechnologie te staan.

De Basis van Deep Learning

Diep duikend in de wereld van Deep Learning, komen we bij de basis: een vorm van machine learning die gebruik maakt van neurale netwerken met meerdere lagen om complexe patronen in grote hoeveelheden data te herkennen en te interpreteren. Deze technologie, essentieel voor de vooruitgang in geo-informatie en analyse, imiteert de werking van het menselijk brein op een manier die ons in staat stelt geavanceerde berekeningen uit te voeren met een efficiƫntie die voorheen ondenkbaar was.

Bij Deep Learning wordt informatie verwerkt door verschillende lagen van neurale netwerken, waarbij elke laag specifieke kenmerken van de data identificeert en doorgeeft. Dit proces maakt het mogelijk om uitgebreide geodata-analyses uit te voeren, zoals het herkennen van objecten in satellietbeelden of het classificeren van landschapstypen. Het is deze technologie die QGISĀ in staat stelt om diepgaande geospatiale inzichten te genereren, waardoor gebruikers complexe vraagstukken kunnen oplossen met een precisie die de grenzen van traditionele geo-analysemethoden verlegt.

In de cursus Deep Learning in QGISĀ van Geo-ICT wordt je meegenomen door de beginselen van deze fascinerende techniek. Van het begrijpen van de structuur van neurale netwerken tot het daadwerkelijk toepassen van deze netwerken voor geospatiale analyses, biedt de cursus een solide basis voor iedereen die de mogelijkheden van Deep Learning in hun projecten wil benutten. Deze kennis stelt je niet alleen in staat om geavanceerde analyses uit te voeren, maar geeft je ook het vermogen om de manier waarop we denken over en werken met geo-informatie te transformeren.

Door de kracht van Deep Learning te combineren met de geavanceerde mogelijkheden van QGIS, opent Geo-ICT de deur naar een nieuwe wereld van geospatiale analyses. Of je nu streeft naar het verbeteren van stedelijke planning, het beheer van natuurlijke hulpbronnen, of het monitoren van klimaatverandering, de vaardigheden die je in deze cursus opdoet, zullen je in staat stellen om op een geheel nieuwe manier bij te dragen aan deze cruciale gebieden. Maak je klaar om de grenzen van wat mogelijk is met geo-informatie te verleggen en ontdek hoe Deep Learning de toekomst van geospatiale analyses vormgeeft.

Het belang van Geo-ICT

In een tijdperk waarin data de drijvende kracht is achter besluitvorming en innovatie, speelt geo-informatie een cruciale rol in een breed scala aan sectoren. Van stedelijke planning en milieubeheer tot logistiek en noodhulp, de inzichten verkregen uit geospatiale analyses zijn onmisbaar. Hier zijn enkele redenen waarom geo-informatie zo belangrijk is:

  • Besluitvorming: Geo-informatie biedt essentiĆ«le inzichten die helpen bij het maken van geĆÆnformeerde beslissingen op gebieden zoals stadsplanning, rampenbeheersing en infrastructuurontwikkeling.
  • EfficiĆ«ntieverbetering: Door gebruik te maken van geodata kunnen organisaties hun operationele efficiĆ«ntie verbeteren, van routeoptimalisatie voor transport tot het beheer van nutsvoorzieningen.
  • Milieubescherming: Geo-informatie is cruciaal voor het monitoren van milieuveranderingen, het beheren van natuurlijke hulpbronnen en het beschermen van biodiversiteit.

De integratie van Deep Learning technologieƫn in geo-informatica opent nieuwe mogelijkheden voor het verwerken en interpreteren van geospatiale data. Met Deep Learning kunnen we complexe patronen en verbanden in gegevens herkennen die voorheen onopgemerkt bleven. Dit niet alleen verhoogt de nauwkeurigheid van geospatiale analyses, maar maakt het ook mogelijk om voorspellende modellen te ontwikkelen die toekomstige trends en gebeurtenissen kunnen anticiperen.

Bij Geo-ICT erkennen we het groeiende belang van geo-informatie en zijn we toegewijd aan het bieden van opleidingen die professionals uitrusten met de kennis en vaardigheden om deze krachtige tool te gebruiken. Onze cursus Deep Learning in ArcGIS Pro is specifiek ontworpen om de kloof tussen traditionele geospatiale analyses en de nieuwste ontwikkelingen in machine learning en kunstmatige intelligentie te overbruggen. Door deel te nemen aan onze cursus, krijg je niet alleen inzicht in de fundamenten van geo-informatie, maar leer je ook hoe je geavanceerde Deep Learning technieken kunt toepassen om complexe geospatiale vraagstukken op te lossen.

Wat ga je leren in de Cursus Deep Learning in QGIS

Fundamenten van Deep Learning en Neurale Netwerken

Diep leren, of Deep Learning, is een fascinerende wereld waarin de fundamenten van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning samenkomen om complexe patronen in data te herkennen en te interpreteren. Het hart van Deep Learning ligt bij neurale netwerken, structuren geĆÆnspireerd door het menselijk brein, die leren van grote hoeveelheden data. Deze neurale netwerken zijn opgebouwd uit lagen van knooppunten, of “neuronen”, die elk kleine stukjes informatie verwerken en doorgeven.

De kracht van Deep Learning schuilt in het vermogen van deze netwerken om met elke laag diepere en complexere patronen in de data te identificeren. Dit maakt het mogelijk om:

  • Patronen te herkennen in complexe datasets, zoals satellietbeelden of geospatiale data.
  • Voorspellingen te doen en beslissingen te nemen op basis van grote hoeveelheden ongestructureerde data.
  • Automatisch leren van nieuwe data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor specifieke taken.

In de cursus Deep Learning in QGISĀ van Geo-ICT duik je diep in de wereld van neurale netwerken en leer je hoe deze toe te passen binnen het domein van geo-informatie. Je zult ontdekken hoe Deep Learning kan worden gebruikt voor geavanceerde geospatiale analyses, zoals:

  • Het automatisch classificeren van landschappen en objecten in satellietbeelden.
  • Het detecteren van veranderingen in geografische patronen over tijd.
  • Het ontwikkelen van modellen die geospatiale data kunnen interpreteren en voorspellingen doen over toekomstige ontwikkelingen.

Deze kennis stelt je niet alleen in staat om diepgaande inzichten te verkrijgen uit geodata, maar biedt ook de mogelijkheid om innovatieve oplossingen te ontwikkelen voor uitdagingen in uiteenlopende domeinen zoals stadsplanning, milieuwetenschappen en crisismanagement.

Door je te verdiepen in de fundamenten van Deep Learning en neurale netwerken, open je een wereld van mogelijkheden waarin geavanceerde technologie en geo-informatie samenkomen om nieuwe inzichten en oplossingen te bieden voor complexe vraagstukken. Met de kennis en vaardigheden opgedaan in de cursus van Geo-ICT, sta je aan de vooravond van de volgende generatie geospatiale analyses, gewapend met de tools om de uitdagingen van morgen aan te gaan.

Toepassen van Deep Learning in QGIS

Het effectief toepassen van Deep Learning in QGISĀ biedt een schat aan mogelijkheden voor geospatiale analyses en het oplossen van complexe vraagstukken met geo-informatie. ArcGIS Pro, ontwikkeld door Esri, is een krachtig geografisch informatiesysteem (GIS) dat gebruikers in staat stelt om diepgaande analyses uit te voeren, geavanceerde kaarten te maken en omvangrijke datasets te beheren. Wanneer we Deep Learning integreren in ArcGIS Pro, ontgrendelen we nieuwe niveaus van inzicht en efficiĆ«ntie in geospatiale projecten.

De toepassing van Deep Learning binnen QGIS omvat verschillende stappen en mogelijkheden, zoals:

  • Voorbereiden van trainingsdata: Het labelen van objecten voor Deep Learning is cruciaal om nauwkeurige modellen te trainen. ArcGIS Pro biedt tools voor het interactief identificeren en labelen van objecten in beelden, wat essentieel is voor het genereren van betrouwbare trainingsdata.
  • Modeltraining en -inference: Gebruikers kunnen bestaande Deep Learning-modellen aanpassen of vanaf nul nieuwe modellen trainen om specifieke taken zoals objectdetectie, classificatie of segmentatie uit te voeren.

De praktische toepassingen van Deep Learning in QGIS zijn veelzijdig en impactvol, waaronder:

  • Beeldclassificatie: Het automatisch categoriseren van satelliet- en luchtbeelden in verschillende klassen, wat essentieel is voor landgebruik- en vegetatieonderzoek.
  • Objectdetectie: Het identificeren en lokaliseren van specifieke objecten binnen grote beeldsets, nuttig voor stedelijke planning en milieubehoud.
  • Veranderingdetectie: Het herkennen van veranderingen over tijd binnen geografische gebieden, cruciaal voor klimaatveranderingsonderzoek en rampenbeheersing.

Door de integratie van Deep Learning met QGIS, biedt Geo-ICT een cursus die niet alleen theoretische kennis biedt, maar ook praktische vaardigheden om deze geavanceerde analyses zelfstandig uit te voeren. Deelnemers leren hoe ze:

  • Deep Learning-modellen kunnen selecteren en toepassen voor hun specifieke geospatiale vraagstukken.
  • Trainingsdata effectief kunnen voorbereiden en beheren.
  • Deep Learning-processen binnen ArcGIS Pro kunnen optimaliseren voor maximale efficiĆ«ntie en nauwkeurigheid.

Deze vaardigheden stellen je in staat om de volledige potentie van geo-informatie te benutten, door geavanceerde technologieƫn zoals Deep Learning toe te passen voor het oplossen van real-world problemen. Met de cursus Deep Learning in QGIS bij Geo-ICT word je uitgerust met de kennis en tools om voorop te lopen in de toepassing van geospatiale analyses en om innovatieve oplossingen te bieden voor de uitdagingen van vandaag en morgen.

Beeldclassificatie en Objectdetectie

De toepassing van Deep Learning binnen QGIS brengt twee cruciale geospatiale analysemethoden naar voren: beeldclassificatie en objectdetectie. Deze technieken zijn van onschatbare waarde voor het interpreteren van satellietbeelden, luchtfoto’s, en andere geospatiale datasets. Ze bieden de mogelijkheid om grote hoeveelheden geodata niet alleen te analyseren maar ook te begrijpen en om te zetten in bruikbare inzichten.

Beeldclassificatie en objectdetectie maken gebruik van geavanceerde Deep Learning-modellen om:

  • Beelden te categoriseren op basis van de inhoud, zoals het onderscheiden van stedelijke gebieden, waterlichamen, en vegetatie.
  • Specifieke objecten te identificeren en te lokaliseren binnen een beeld, van gebouwen en wegen tot individuele bomen en voertuigen.

Deze technieken worden ondersteund door een reeks van stappen binnen QGIS, waaronder:

  • Data voorbereiding: Het labelen en annoteren van beelden om trainingsdatasets te creĆ«ren die de basis vormen voor het trainen van Deep Learning-modellen.
  • Model training: Het aanpassen en optimaliseren van Deep Learning-modellen om specifieke soorten beelden of objecten te herkennen met een hoge nauwkeurigheid.
  • Analyse uitvoering: Het toepassen van getrainde modellen op nieuwe datasets om beeldclassificatie of objectdetectie uit te voeren, waarbij resultaten worden geproduceerd die direct toepasbaar zijn in geospatiale analyses en besluitvormingsprocessen.

Enkele praktische toepassingen van deze technieken binnen QGISĀ omvatten:

  • Milieumonitoring: Het herkennen van veranderingen in landgebruik en vegetatie, wat essentieel is voor het volgen van ontbossing, verstedelijking, en klimaatverandering.
  • Stadsplanning en ontwikkeling: Het analyseren van stedelijke uitbreiding en het plannen van infrastructuur door nauwkeurig in kaart brengen van gebouwen, wegen, en andere stedelijke elementen.
  • Rampenrespons: Het snel identificeren van beschadigde gebieden na natuurlijke of door de mens veroorzaakte rampen voor efficiĆ«nte hulpverlening en herstelwerkzaamheden.

Door deel te nemen aan de cursus Deep Learning in QGIS bij Geo-ICT, krijg je niet alleen inzicht in de theorie achter deze krachtige technieken, maar ook praktische ervaring met het toepassen ervan op echte geospatiale vraagstukken. Je leert hoe je de volledige potentie van geo-informatie kunt ontsluiten door het toepassen van Deep Learning, waardoor je in staat bent om complexe analyses uit te voeren en nauwkeurige, datagedreven beslissingen te nemen.

Waarom kiezen voor onze Cursus Deep Learning in QGIS?

Bij het kiezen van een cursus die zich richt op de toepassing van Deep Learning binnen QGIS, zijn er diverse factoren die Geo-ICT onderscheiden als de ideale leeromgeving. Onze cursus is zorgvuldig ontworpen om niet alleen de theoretische kennis van Deep Learning en geospatiale analyses te bieden, maar ook om de praktische toepassing en technische vaardigheden te ontwikkelen die nodig zijn voor professionals in de geo-informatie sector. Hier zijn enkele redenen waarom onze cursus de juiste keuze voor jou is:

  • Deskundige Instructeurs: Onze docenten zijn niet alleen experts in hun vakgebied, maar hebben ook praktische ervaring in het toepassen van Deep Learning-technieken binnen QGIS. Zij delen hun kennis en ervaringen om je een diep inzicht te geven in zowel de theorie als de praktijk.
  • Praktijkgerichte Leerervaring: We benadrukken hands-on leren door middel van real-world projecten en oefeningen die je helpen om Deep Learning-concepten direct toe te passen in QGIS. Dit versterkt het leren en zorgt ervoor dat je de vaardigheden ontwikkelt die je nodig hebt om te slagen.
  • Flexibele Leerpaden: Of je nu nieuw bent in de wereld van geo-informatie of een ervaren professional die zijn kennis wil uitbreiden, onze cursus is ontworpen om aan verschillende leerbehoeften te voldoen.

Enkele specifieke voordelen van onze cursus omvatten:

  • Toegang tot de nieuwste technologieĆ«n: Je leert werken met de nieuwste Deep Learning-tools en -technieken binnen QGIS, waardoor je voorop blijft lopen in de snel evoluerende wereld van geospatiale analyses.
  • Versterking van je carriĆØre: De vaardigheden die je opdoet, zijn zeer gewild in diverse sectoren, waardoor je carriĆØremogelijkheden aanzienlijk worden verbeterd.
  • Netwerkmogelijkheden: Onze cursus biedt ook de kans om te netwerken met medestudenten en professionals uit de industrie, wat kan leiden tot toekomstige samenwerkingsmogelijkheden of carriĆØrekansen.

Door te kiezen voor onze cursus Deep Learning in QGISĀ bij Geo-ICT, investeer je niet alleen in je professionele ontwikkeling, maar ook in de toekomst van geospatiale analyses. Je wordt onderdeel van een gemeenschap die aan de voorhoede staat van het toepassen van geavanceerde technologieĆ«n om complexe geospatiale vraagstukken op te lossen. Meld je vandaag nog aan om je vaardigheden naar een hoger niveau te tillen en bij te dragen aan de toekomst van geo-informatie.

Lees meer

Inschrijven






    Korting: 10% bij 3 cursisten
    15% vanaf 4 cursisten

    ā‚¬1095,- Excl. btw

    ā‚¬1095,- Excl. btw

    Dagindeling

    Dag 1

    Tijdens de eerste dag van de cursus worden de basisprincipes van deep learning geĆÆntroduceerd. Studenten krijgen inzicht in wat neurale netwerken zijn, hoe ze werken en waarom ze geschikt zijn voor geospatiale analyses. De dag begint met een overzicht van QGIS en de beschikbare tools voor deep learning. Daarna ligt de focus op het verzamelen en voorbereiden van geospatiale gegevens voor gebruik in deep learning-modellen. Studenten leren hoe ze gegevens kunnen labelen en annoteren om een trainingsdataset te creĆ«ren. De dag eindigt met praktische oefeningen waarbij studenten hun eerste deep learning-model trainen voor eenvoudige beeldclassificatie.

    Dag 2

    Op de tweede dag van de cursus verdiepen studenten hun begrip van deep learning-toepassingen binnen QGIS. De ochtend begint met een diepgaandere duik in het trainen van complexere modellen voor taken zoals objectdetectie en segmentatie. Studenten leren over architectuurkeuzes, hyperparameterinstellingen en technieken om overfitting te voorkomen. In de middag worden geavanceerde onderwerpen behandeld, zoals het finetunen van voorgetrainde modellen, het gebruik van overdracht van leerfuncties en het implementeren van deep learning-modellen in real-world scenario’s. Praktische labs stellen studenten in staat om hands-on ervaring op te doen met deze geavanceerde technieken. De cursus wordt afgesloten met een overzicht van best practices, mogelijke uitdagingen en toekomstige ontwikkelingen op het gebied van deep learning in geospatiale analyses.

    Cursusduur: 2 dagen
    Schrijf mij in

    Leerdoelen

    • Begrijpen van Deep Learning Fundamentals: Aan het einde van de cursus moeten studenten een stevige basis hebben in de basisprincipes van deep learning. Dit omvat het begrijpen van neurale netwerken, activatiefuncties, lagenarchitectuur en de concepten van training en optimalisatie.
    • Geospatiale Data Voorbereiding en Labeling: Studenten moeten in staat zijn om geospatiale gegevens te verzamelen, voor te bereiden en te labelen voor gebruik in deep learning-modellen. Dit omvat technieken voor gegevensverzameling, data cleaning, en het handmatig of automatisch labelen van gegevens.
    • Trainen en Finetunen van Deep Learning-Modellen: Na de cursus moeten studenten in staat zijn om deep learning-modellen te trainen voor geospatiale analyses met behulp van ArcGIS Pro-tools. Dit omvat het begrijpen van modelarchitectuur, hyperparameterinstellingen en methoden om modellen te finetunen voor specifieke taken.
    • Toepassen van Deep Learning in Geospatiale Analyse: Studenten moeten de mogelijkheid ontwikkelen om deep learning-modellen te implementeren in echte geospatiale analyses. Ze moeten begrijpen hoe ze getrainde modellen kunnen gebruiken voor taken zoals beeldclassificatie, objectdetectie en segmentatie binnen het ArcGIS Pro-platform.
    Violet Bothof

    Meer informatie?

    Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privƩ cursus? We helpen je graag verder.

    Veelgestelde vragen over Deep Learning in ArcGIS Pro

    In deze cursus leer je hoe je met ArcGIS Pro deep learning technieken kunt toepassen voor geospatiale analyses, zoals beeldclassificatie en objectdetectie.

    Deze cursus is ideaal voor startende en ervaren geo-specialisten, evenals professionals uit andere sectoren die hun vaardigheden in geospatiale analyses en deep learning willen ontwikkelen.

    De cursus duurt twee dagen en omvat zowel theoretische als praktische aspecten van deep learning in ArcGIS Pro.

    Basis kennis van ArcGIS Pro is aanbevolen, maar niet verplicht. Enige voorkennis van geospatiale concepten is nuttig.

    Ja, na succesvolle afronding van de cursus ontvang je een certificaat, wat waardevol is voor je professionele ontwikkeling.

    Ja, de cursus omvat praktische oefeningen waarin je leert hoe je deep learning-modellen toepast op echte geospatiale gegevens.

    De cursus behandelt diverse technieken zoals neurale netwerken, beeldclassificatie en objectdetectie, specifiek gericht op geospatiale toepassingen.

    Ja, er zijn mogelijkheden voor online deelname, zodat je vanuit elke locatie kunt leren.

    Deze cursus richt zich specifiek op de toepassing van deep learning technieken binnen ArcGIS Pro, wat een unieke combinatie is in het veld van geospatiale analyses.

    Wij bieden aanvullende bronnen en aanbevelingen om je kennis te blijven ontwikkelen, inclusief toegang tot onze online community en updates over toekomstige cursussen.