Surveillance environnementale : récifs coralliens

Cette séance de cours de l'instructeur se concentre sur l'application des techniques d'apprentissage automatique pour surveiller les récifs coralliens dans la mer Rouge. La séance de cours couvre les défis auxquels sont confrontés les récifs coralliens en raison du changement climatique et des activités humaines, mettant en évidence la résistance génétique des coraux de la mer Rouge au stress thermique. L'instructeur explique le processus de reconstruction 3D des récifs coralliens en utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour l'estimation de la profondeur et la segmentation sémantique. L'objectif est de créer des modèles 3D précis des récifs coralliens pour l'évaluation de la biodiversité et les études génétiques, en soulignant l'importance de la collaboration entre les experts en apprentissage automatique et les spécialistes du domaine dans les projets de conservation de l'environnement.

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Séances de cours associées (38)

Concepts associés (80)

CS-433: Machine learning

Machine learning methods are becoming increasingly central in many sciences and applications. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced, analyzed and pr

Apprentissage auto-supervisé

L'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.

Perte de la biodiversité

vignette|redresse=1.5|Selon le Rapport planète vivante 2016 de WWF, l'indice planète vivante affiche un déclin de 58 % des populations mondiales de vertébrés entre 1970 et 2012. La perte de la biodiversité, appelée aussi déclin de la biodiversité ou érosion de la biodiversité ou effondrement de la biodiversité, est une crise écologique qui implique l'extinction d'espèces (végétales ou animales) dans le monde entier, ainsi que la réduction ou la perte locale d'espèces dans un habitat donné, et la disparition d'écosystèmes.

Biodiversité

La biodiversité désigne la variété des formes de vie sur la Terre. Ce terme est composé du préfixe bio (du grec , « vie ») et du mot « diversité ». Elle s'apprécie en considérant la diversité des écosystèmes, des espèces et des gènes dans l'espace et dans le temps, ainsi que les interactions au sein de ces niveaux d'organisation et entre eux. Lorsque la science cherche à évaluer la biodiversité d'un lieu particulier, les différents éléments des listes d'espèces, écosystèmes ou gènes sont pondérés en fonction de leur rareté.

Apprentissage non supervisé

Dans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.

Measurement of biodiversity

Conservation biologists have designed a variety of objective means to empirically measure biodiversity. Each measure of biodiversity relates to a particular use of the data. For practical conservationists, measurements should include . For others, a more economically defensible definition should allow the ensuring of continued possibilities for both adaptation and future use by humans, assuring environmental sustainability. As a consequence, biologists argue that this measure is likely to be associated with the variety of genes.

Questions climatiques mondiales: Aperçu du cours

Couvre les questions climatiques mondiales, les impacts, les politiques et les mécanismes pour ralentir le changement climatique grâce au travail de groupe et à la gestion de projet.

Restauration des rivières : effets et méthodes de surveillance ENV-418: River eco-morphology

Par l'instructeur Robin Schroff explore les méthodes de restauration des rivières, en mettant l'accent sur une surveillance efficace pour améliorer les résultats de la restauration.

Accélérer le développement durable : un appel à l’action ENV-470: Development engineering

Souligne qu'il est urgent d'accélérer la transition vers le développement durable, en soulignant le pouvoir des récits et l'importance de la responsabilité.

Surveillance de l'environnement : défis et innovations

Explore l'importance de la surveillance de l'environnement, des méthodes traditionnelles, des progrès récents et de l'intégration de la biologie dans les systèmes de surveillance.

Développement durable : Objectifs et innovation ENV-470: Development engineering MOOC: Technology Innovation for Sustainable Development

Couvre les 17 objectifs de développement durable et le rôle de l'innovation technologique.