Contacts:

Направление


🐍 Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации

«Подготовка специалистов по созданию алгоритма автоматической классификации сельскохозяйственных земель по результатам аэрофотосъемки»

🎯 Научитесь программировать на Python с нуля и применять его в реальных задачах: от автоматизации до машинного обучения

Уровень: Начальный → Продвинутый
Формат: Онлайн + практика
Продолжительность: 22 академических часа (3 занятия по 6 часов и 1 на 4 часа)
Язык: Русский
Требования: Базовое владение компьютером (не требуется опыт программирования)

📌 О курсе

Этот курс — ваш надёжный старт в мир программирования и анализа данных. Мы начинаем с нуля: установки Python и настройки среды разработки, и шаг за шагом ведём вас к реальным практическим навыкам, включая работу с файлами, обработку изображений, геоданных, построение моделей машинного обучения и интеграцию решений в реальные системы.

🏛️ Курс реализуется при поддержке:

  • МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
    в рамках федерального проекта «Кадры для будущего» («КАДРЫ ДЛЯ БАС»)
    Национального проекта «Наука и университеты»

  • Опорный университет «20.35»
    — современная образовательная и технологическая платформа для подготовки высококвалифицированных кадров в области цифровых технологий, искусственного интеллекта и геоинформационного анализа

🎯 Цель программы

Подготовка специалистов, способных разрабатывать и внедрять алгоритмы автоматической обработки аэрофотоснимков и спутниковых данных для мониторинга и классификации сельскохозяйственных угодий с использованием методов машинного обучения, глубокого обучения и геопространственного анализа.

📌 О программе

Данная дополнительная профессиональная программа повышения квалификации разработана в ответ на вызовы цифровизации аграрного сектора и потребность в высококвалифицированных кадрах, способных работать с большими объёмами визуальных данных.

Курс сочетает фундаментальные знания по программированию на Python с практическими навыками обработки растровых и векторных геоданных, создания моделей машинного и глубокого обучения, а также интеграции решений в реальные системы.

Программа ориентирована на практическое применение и завершается реализацией проекта: создание алгоритма автоматической классификации типов сельхозугодий по аэрофотоснимкам.

🧩 Что вы изучите

  • ✅ Основы Python: синтаксис, функции, структуры данных, работа с файлами
  • ✅ Работа с изображениями: обработка растровых данных, привязка к координатной системе, форматы GeoTIFF, PNG, JPEG
  • ✅ Геопространственные данные: векторные форматы (Shapefile, KML, GeoJSON), работа с координатными системами (CRS), анализ в GeoPandas
  • ✅ Привязка и векторизация: георегистрация изображений, преобразование растров в векторные объекты
  • ✅ Сохранение результатов: экспорт в KML для Google Earth и GIS-систем
  • ✅ Машинное обучение: задачи классификации и регрессии, подготовка данных, оценка моделей
  • ✅ Глубокое обучение: сверточные нейронные сети (CNN), U-Net, архитектуры для сегментации
  • ✅ Подготовка данных: разметка, аугментация, очистка, валидация
  • ✅ Обучение и оценка модели: точность, полнота, F-мера, confusion matrix
  • ✅ Интеграция в конвейер: запуск модели на новых данных, CLI, API (Flask/FastAPI), мониторинг

💡 Чему вы научитесь

  • Устанавливать и настраивать среду разработки (Python, Jupyter, VS Code)
  • Обрабатывать и анализировать аэрофотоснимки и спутниковые данные
  • Привязывать изображения к реальным координатам и извлекать векторные объекты
  • Готовить данные для обучения моделей: разметка, аугментация, нормализация
  • Строить и оценивать модели классификации и сегментации
  • Интегрировать обученные модели в рабочие процессы и автоматизировать обработку
  • Экспортировать результаты в KML и визуализировать в Google Earth

🛠️ Используемые технологии и библиотеки

  • Python 3.x, Jupyter Notebook, VS Code
  • NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
  • Rasterio, Fiona, GeoPandas, Shapely, pyproj
  • scikit-learn, TensorFlow / Keras, Albumentations
  • OpenCV, LabelImg, Segmentation Models
  • Flask, FastAPI, joblib, pickle

📚 Формат занятий

  • Лекции с демонстрациями
  • Практические задания после каждого модуля
  • Разбор типичных ошибок и антипаттернов
  • Поддержка преподавателя в течение всего курса
  • Доступ к материалам после завершения

🐍 Python — не просто язык. Это инструмент будущего. Начните с нами — и почувствуйте силу кода.

🌾 Цифровое сельское хозяйство начинается с данных.
Вы — те самые кадры, которые строят будущее аграрной отрасли.




Sign up