Explore les statistiques spatiales, les modèles numériques d'élévation, l'analyse de la couverture terrestre et la régression pondérée géographiquement dans l'analyse spatiale.
Il s'agit de numériser les documents historiques, de normaliser la structure des documents et d'appliquer les réseaux neuraux à la reconnaissance du texte et à la segmentation de l'image.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Explore les techniques de segmentation, y compris les modèles CNN et U-Net, pour la reconnaissance et l'analyse d'images, en mettant l'accent sur les méthodes automatisées qui permettent de gagner du temps.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
