Deze cursus is bedoeld voor medewerkers die Deep Learning willen toepassen in QGIS voor Defensie doeleinden. Als voorkennis wordt een gedegen basis kennis van QGIS vereist.
Defensie
Deze cursus is bedoeld voor medewerkers die Deep Learning willen toepassen in QGIS voor Defensie doeleinden. Als voorkennis wordt een gedegen basis kennis van QGIS vereist.
Wil je leren hoe je Deep Learning toepast in QGIS voor terreinverkenning en risico calculatie?
Tijdens deze praktijkgerichte training maak je gebruik van krachtige GeoAI-laptops en leer je hoe je Deep Learning-modellen inzet voor geospatial analyses.
Belangrijke informatie:
Geo-ICT Training Center Nederland is lid van de
AI Coalitie Nederland en steunt de QGIS Community. Met deze cursus willen we de toepassing van Deep Learning in QGIS in Nederland stimuleren.
Deep Learning is een geavanceerde vorm van machine learning waarbij neurale netwerken complexe structuren in
geodata kunnen herkennen. Dit biedt ongekende mogelijkheden voor ruimtelijke analyses, zoals beeldclassificatie,
objectdetectie en het ontdekken van trends in grote geospatiale datasets.
In deze cursus leer je hoe je Deep Learning toepast binnen QGIS voor militaire doeleinden binnen defensie. Van de basisprincipes van neurale netwerken tot het trainen en implementeren van modellen voor militair / geospatiale toepassingen. Of je nu een beginner bent of een ervaren GIS-professional, deze cursus biedt je waardevolle kennis en praktische vaardigheden.
Ben je nog niet bekend met QGIS? Dan adviseren we om eerst de QGIS basis cursus te volgen.
Diep duikend in de wereld van Deep Learning, komen we bij de basis: een vorm van machine learning. Deze techniek maakt gebruik van neurale netwerken met meerdere lagen. Hierdoor kunnen complexe patronen in grote hoeveelheden data worden herkend en geïnterpreteerd. Deze technologie is essentieel voor de vooruitgang in geo-informatie en analyse. Het imiteert de werking van het menselijk brein. Hierdoor kunnen we geavanceerde berekeningen uitvoeren met een efficiëntie die voorheen ondenkbaar was.
Bij Deep Learning wordt informatie verwerkt door verschillende lagen van neurale netwerken. Elke laag identificeert hierbij specifieke kenmerken van de data en geeft data door. Dit proces maakt het mogelijk om uitgebreide geodata-analyses uit te voeren. Zoals het herkennen van objecten in satellietbeelden of het classificeren van landschapstypen. Dankzij deze technologie kan QGIS diepgaande geospatiale inzichten genereren. Zo kunnen gebruikers complexe vraagstukken oplossen met een precisie die de grenzen van traditionele geo-analysemethoden verlegt.
In de cursus Deep Learning in QGIS voor defensie van Geo-ICT wordt je meegenomen door de beginselen van deze techniek. Van het begrijpen van de structuur van neurale netwerken tot het daadwerkelijk toepassen van deze netwerken voor geospatial analyses. De cursus biedt een solide basis voor iedereen die de mogelijkheden van Deep Learning in hun projecten wil benutten. Bovendien stelt deze kennis je in staat om geavanceerde analyses uit te voeren. Zo transformeer je de manier waarop we denken over en werken met geo-informatie.
Door de kracht van Deep Learning te combineren met de geavanceerde mogelijkheden van QGIS, opent Geo-ICT de deur naar een nieuwe wereld van geospatial analyses voor defensie. De vaardigheden die je in deze cursus opdoet, zullen je beter in staat stellen hoe geo-informatie kan helpen bij het analyseren van terreinstructuren en het identificeren van tactische militaire voordelen.
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 zoals waar defensie zich op richt, de inzichten verkregen uit geospatial analyses zijn onmisbaar. Hier zijn enkele redenen waarom geo-informatie zo belangrijk is:
De integratie van Deep Learning technologieën in geo-informatica opent nieuwe mogelijkheden voor het verwerken en interpreteren van geospatial data. Met Deep Learning kunnen we complexe patronen en verbanden in gegevens herkennen die voorheen onopgemerkt bleven. Dit verhoogt de nauwkeurigheid van geospatial analyses. En ook maakt dit het mogelijk om voorspellende modellen te ontwikkelen, die toekomstige trends en gebeurtenissen kunnen anticiperen.
Bij Geo-ICT erkennen we het groeiende belang van geo-informatie, ook binnen defensie. Daarom zijn we toegewijd aan het bieden van opleidingen die (militaire) analisten uitrusten met de kennis en vaardigheden om deze krachtige tool te gebruiken. Onze cursus Deep Learning in QGIS voor Defensie is specifiek ontworpen om de kloof tussen traditionele geospatial analyses en de nieuwste ontwikkelingen in machine learning en kunstmatige intelligentie te overbruggen. Door deel te nemen aan onze cursus krijg je niet een inzicht in de fundamenten van geo-informatie. En ook leer je hoe je geavanceerde Deep Learning technieken kunt toepassen om terreinstructuren en risico’s effectief in kaart te brengen.
Deep Learning, is een fascinerende wereld waarin de fundamenten van kunstmatige intelligentie en machine learning samenkomen om complexe patronen in data te herkennen en te interpreteren. Het hart van Deep Learning ligt bij neurale netwerken. Dit zijn structuren geïnspireerd 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:
In de cursus Deep Learning in QGIS voor Defensie van Geo-ICT duik je diep in de wereld van neurale netwerken. Je leert hoe je deze kunt toepassen binnen het domein van geo-informatie. Je zult ontdekken hoe Deep Learning kan worden gebruikt voor geavanceerde geospatial analyses, zoals:
Object- en doelherkenning uit satellietbeelden: Automatische detectie en classificatie van militaire voertuigen, schepen, vliegtuigen of infrastructuur (bijv. bunkers, startbanen). Deep learning-modellen zoals convolutionele neurale netwerken (CNN’s) worden gebruikt om grote hoeveelheden remote sensing-data te analyseren en potentiële doelen te identificeren.
Bewegings- en patroonanalyse: Met behulp van spatiotemporele deep learning-modellen kan GIS verdachte bewegingen of troepenverplaatsingen in tijdreeksen van drone- of satellietbeelden opsporen. Dit helpt bij het voorspellen van vijandelijke strategieën en het detecteren van logistieke patronen (bijv. bevoorradingsroutes).
Automatische terreinclassificatie en navigatieondersteuning: Deep learning kan gebruikt worden om het landschap te classificeren (bijv. bossen, rivieren, stedelijke gebieden, woestijn) met een hoge nauwkeurigheid. Dit ondersteunt militaire operaties bij routeplanning, camouflage-analyse en bepaling van tactisch voordeel in gevechtszones.
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.
Het effectief toepassen van Deep Learning in QGIS biedt een schat aan mogelijkheden voor geospatial analyses en het oplossen van complexe vraagstukken met geo-informatie. De toepassing van Deep Learning binnen QGIS voor defensie omvat verschillende stappen en mogelijkheden, zoals:
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:
Deze vaardigheden stellen je in staat om de volledige potentie van geo-informatie te benutten, door geavanceerde technologieën zoals Deep Learning toe te passen voor het oplossen van real-world problemen.
De toepassing van Deep Learning binnen QGIS brengt twee cruciale geospatial analysemethoden naar voren: beeldclassificatie en objectdetectie. Deze technieken zijn van onschatbare waarde voor het interpreteren van geospatial datasets. Ze bieden de mogelijkheid om grote hoeveelheden geo-data te analyseren en te begrijpen.
Beeldclassificatie en objectdetectie maken gebruik van geavanceerde Deep Learning-modellen om:
Deze technieken worden ondersteund door een reeks van stappen binnen QGIS, waaronder:
In deze cursus bespreken we praktische militaire toepassingen.
Door deel te nemen aan onze cursus Deep Learning in QGIS voor Defensie leer je hoe je de volledige potentie van geo-informatie kunt ontsluiten door het toepassen van Deep Learning.
Hierdoor zal je in staat zijn om complexe analyses uit te voeren en nauwkeurige, datagedreven beslissingen te nemen.
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 geospatial 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:
Door te kiezen voor onze cursus Deep Learning in QGIS bij Geo-ICT, investeer je niet alleen in je professionele ontwikkeling, maar ook in de toekomst van geospatial analyses. Meld je vandaag nog aan om je vaardigheden naar een hoger niveau te tillen en bij te dragen aan de toekomst van geo-informatie.
De eerste dag van de cursus richt zich op de basisprincipes van artificiële intelligentie (AI), machine learning en deep learning. Studenten krijgen inzicht in hoe neurale netwerken werken, waarom ze geschikt zijn voor geospatial analyses en welke toepassingen mogelijk zijn binnen QGIS. Vervolgens wordt stap voor stap uitgelegd hoe de QGIS-omgeving wordt ingericht, geïnstalleerd en geconfigureerd voor deep learning-toepassingen. Tijdens deze sessie maken studenten kennis met belangrijke tools en voorbeeldtoepassingen. De dag wordt afgesloten met praktische oefeningen waarin verschillende deep learning-modellen worden toegepast binnen QGIS.
Op de tweede dag verdiepen studenten hun kennis van deep learning in QGIS en leren ze geavanceerde technieken toepassen. De ochtend start met een hands-on sessie over het trainen van eigen modellen voor taken zoals objectdetectie en segmentatie. Hierbij wordt ingegaan op architectuurkeuzes, hyperparameterinstellingen en het labelen en annoteren van data om een trainingsdataset te creëren.
In de middag komen meer complexe onderwerpen aan bod, waaronder het finetunen van voorgetrainde modellen, transfer learning en de implementatie van deep learning in real-world militaire scenario’s. Studenten krijgen de kans om deze technieken toe te passen.
De cursus wordt afgesloten met een overzicht van best practices, veelvoorkomende uitdagingen en toekomstige ontwikkelingen binnen deep learning voor geospatial analyses
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 privé cursus? We helpen je graag verder.
De cursus is ontworpen om deelnemers te leren hoe ze Deep Learning kunnen toepassen binnen QGIS voor geavanceerde geospatial analyses, zoals beeldclassificatie en objectdetectie.
Een gedegen basiskennis van QGIS is vereist om effectief deel te kunnen nemen aan deze cursus. Je kunt deze basiskennis opdoen in de cursussen QGIS Basis en QGIS gevorderd.
De cursus duurt twee dagen en combineert theoretische kennis met praktijkgerichte oefeningen om deelnemers een solide basis en geavanceerde kennis te bieden in het toepassen van Deep Learning binnen QGIS.
Onderwerpen zijn onder andere een introductie tot neurale netwerken, Deep Learning-modellen, en geavanceerde technieken voor gegevenslabeling en -verzameling.
De cursus behandelt toepassingen zoals beeldclassificatie, objectdetectie, en veranderingsdetectie, die nuttig zijn voor oa. stedelijke planning, milieubeheer en rampenrespons (defensie).
