Вся програма гуртка побудована в рамках реалізації стратегії «learning-by-doing» – навчання через отримання практичних навиків та досвіду використання інноваційних технологій для рішення актуальних задач та проблем сьогодення. Вона буде корисна тим, хто цікавиться сучасними трендами в сфері науки й техніки, прагне стати провідним знавцем Machine Learning та Deep Learning та будувати свою карєру в якості Data Scientist.
Гурток – це перше знайомство із супутниковими даними, їх використанням для важливих прикладних задач на базі відкритої хмарної платформи Google Earth Engine (GEE).
• участь в реальному проєкті від Google, що в подальшому може стати важливим пунктом у Вашому резюме або рекомендації для навчання чи стажування за кордоном;
• знайомство з машинним навчанням та практичні навички використання об’єктно-орієнтованого програмування та мови Java Script. Вже на третьому занятті лектори гуртка знайомлять слухачів з машинним навчанням та сферами його застосування. Учасники гуртка вчаться використовувати основні методи машинного навчання Random Forest та k-means для розв’язання практичних задач кластеризації та класифікації для території Київської області на основі супутникових даних Sentinel-2 в хмарній платформі GEE;
• знайомство з професією Data Scientist з використанням Big Data. На основі отриманих знань та вмінь, учасники гуртка створюють власні проекти в рамках сучасних екологічних завдань та тенденцій, використовуючи актуальні супутникові дані, вчаться аналізувати отримані результати та знаходити спосіб реалізації своїх ідей в якості Junior satellite data scientists.
- виклад теоретичної частини матеріалу, що відповідає тематиці заняття;
- виконання практичних завдань під керівництвом викладача на основі реальних супутникових даних. Завдання сформовані в рамках міжнародних та національних стратегій, спрямованих на покращення стану екології та розумного використання ресурсів землі.