OEKB301579 Advanced methods in remote sensing: Machine learning and cloud computing (in Eng.)

Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
2
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Faßnacht, Fabian
Organisation
Geomatik
Angeboten im Semester
Wintersemester 2026/27
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Englisch
Lehrinhalt

In diesem Semester werden wir in diesem Kurs einen Schwerpunkt auf einen Teilbereich des maschinellen Lernens, konkrekt das Feld des "Tiefen Lernens" (Deep Learning) legen. Dieser Teilbereich revolutioniert derzeit die Fernerkundung in allen Bereichen (Klassifikation, Regression, Simulation) und löst gängige Verfahren des maschinellen Lernens (wie Random Forest, Support Vector Machines, etc.) zunehmend ab.

Der Kurs hat zum Ziel, Studierende, die keine Vorerfahrungen im Bereich KI und Deep Learning haben die Grundprinzipien in einer verständlichen Form in Theorie und Praxis zu vermitteln. Im letzten Drittel des Kurses werden wir mit einer Projektarbeit das erlernte Wissen im Rahmen eines kleinen Forschungsprojektes umsetzen.

Der Kurs wird folgende Inhalte besprechen (jeweils ein theoretischer Teil und eine dazu passende Übung):

1. Einführung in Künstliche Intelligenz und Tiefes Lernen (Deep Learning) im Kontext der Fernerkundung
2. Einführung in überwachtes Lernen
3. Flache neuronale Netze
4. Tiefe neuronale Netze
5. Loss-Funktionen
6. Trainieren von Deep Learning Modellen
7. Deep Learning Modelle für Bilder
8. Deep Learning für Zeitserien

Nachdem diese Inhalte durchgearbeitet sind, werden wir im letzten Teil des Kurses in Gruppenarbeit ein kleines Forschungsprojekt durchführen wo wir die erlernten Grundprinzipien kreativ anwenden werden und dabei auch auf Prinzipien des Cloud-Computings zu sprechen kommen.
Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

Grundlegende Programmierkenntnisse, Grundlegende Kenntnisse der Fernerkundung und von Klassifikationsverfahren.
Lehrziel

Die Studierenden verstehen Grundprinzipien von KI und Verfahren des Tiefen Lernens. Während des Kurses werden die Studierende lernen Neuronale Netze zu entwerfen und zu implementieren und auf Fernerkundungsdaten anzuwenden.
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.