Chương trình tập huấn

CHƯƠNG TRÌNH TẬP HUẤN CÁC MÔ HÌNH HỌC SÂU (DEEP LEARNING) CHO CÁC ỨNG DỤNG ĐỊA KHÔNG GIAN

Địa điểm: Phòng thí nghiệm GIS và Viễn thám (1.27/RLC), Trường Đại học Cần Thơ Thời gian: vào lúc 08g00 ngày 16 tháng 11 năm 2024

Cán bộ hướng dẫn: TS. Nguyễn Hồng Quảng và TS. Lê Văn Tình Viện Cơ sở hạ tầng thông minh, Đại học Quốc gia Gangneung-Wonju, Hàn Quốc và Trung Tâm Vũ Trụ Việt Nam, Viện Hàn Lâm KH&CN Việt Nam - Trường ĐH Tài nguyên và Môi trường TP. HCM, Việt Nam

Thời gian Nội dung
08:00-09:00 Giới thiệu về các mô hình Học sâu phổ biến, các ứng dụng tiềm năng trong khoa học trái đất. Các khái niệm cơ bản trong lĩnh vực Học sâu.
09:00-10:00 Mô hình YOLO và thu thập dữ liệu (tạo dữ liệu) để đào tạo xác thực và kiểm nghiệm mô hình. Ghi chú: Sử dụng công cụ CVAT (trực tuyến)
10:00-10:15 Giải lao
10:15-11:15 Đăng ký tài khoản Google Colab cá nhân. Thiết lập mô hình YOLO và đào tạo trên nền tảng Google Colab. Ghi chú: Mã mô hình (Jupyter Notebook) được cung cấp
11:15-12:00 Đào tạo Mô hình YOLO và sửa lỗi
12:00-14:00 Nghỉ trưa
14:00-15:00 Phân tích kết quả mô hình YOLO
15:00-16:00 Giới thiệu về Mô hình DeepLab, đào tạo/hiệu chuẩn và thử nghiệm với tập dữ liệu cho mô hình DeepLab. Ghi chú: Sử dụng công cụ CVAT (trực tuyến)
16:00-16:15 Giải lao
16:15-17:00 Thiết lập và đào tạo Mô hình DeepLab trên nền tảng Google Colab. Ghi chú: Mã mô hình (Jupyter Notebook) được cung cấp
17:00-18:00 Phân tích kết quả DeepLab, kết luận và kết thúc tập huấn