Séance de cours

Science environnementale computationnelle : Observation de la Terre

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur se concentre sur le domaine de la science informatique environnementale et de l'observation de la Terre, montrant l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour surveiller la Terre à travers diverses sources de données telles que les satellites, les drones et les données SIG. La séance de cours se penche sur les défis et les progrès dans l'élaboration de modèles d'apprentissage approfondi précis et évolutifs pour la surveillance de l'environnement, en particulier pour la détection de la pollution plastique dans les océans et la cartographie des récifs coralliens. Il met également l'accent sur l'intégration des connaissances de domaine dans les modèles de répartition des espèces et sur l'importance de combiner les connaissances scientifiques et les approches d'apprentissage automatique pour une surveillance efficace de l'environnement.

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Concepts associés (32)

Pollution plastique

thumb|Déchets plastiques au jardin botanique de Bogor en Indonésie (2018). La pollution par le plastique (ou « pollution plastique ») est une pollution engendrée par l'accumulation de déchets en matière plastique dans l'environnement. Il existe plusieurs formes et types de pollution plastique. Le système mondial de production, d'utilisation et d'élimination des matières plastique est un système défaillant. La pollution plastique est corrélée au faible coût du plastique, qui entraîne une utilisation massive et jetable de ce dernier.

Ingénierie des connaissances

L'ingénierie des connaissances est une des dimensions de la gestion des connaissances au sein d'une organisation. Elle fait référence à l'ingénierie de systèmes complexes « intelligents » incorporant beaucoup de connaissances tels les systèmes experts. L'exploitation des connaissances passe par cinq opérations : identification, création, stockage, partage et utilisation. L'ingénierie des connaissances se concentre sur l'identification, la création, le stockage et la mise à disposition des connaissances afin de rester neutre face aux outils de partage et d'utilisation.

Plastic pellet pollution

Plastic pellet pollution is a type of marine debris originating from the plastic particles that are universally used to manufacture large-scale plastics. In the context of plastic pollution, these pre-production plastic pellets are commonly known as 'nurdles'. These microplastics are created separately from the user plastics they are melted down to form, and pellet loss can occur during both the manufacturing and transport stages. When released into the open environment, they create persistent pollution both in the oceans and on beaches.

Marine plastic pollution

Marine plastic pollution (or plastic pollution in the ocean) is a type of marine pollution by plastics, ranging in size from large original material such as bottles and bags, down to microplastics formed from the fragmentation of plastic material. Marine debris is mainly discarded human rubbish which floats on, or is suspended in the ocean. Eighty percent of marine debris is plastic. Microplastics and nanoplastics result from the breakdown or photodegradation of plastic waste in surface waters, rivers or oceans.

Knowledge acquisition

Knowledge acquisition is the process used to define the rules and ontologies required for a knowledge-based system. The phrase was first used in conjunction with expert systems to describe the initial tasks associated with developing an expert system, namely finding and interviewing domain experts and capturing their knowledge via rules, objects, and frame-based ontologies. Expert systems were one of the first successful applications of artificial intelligence technology to real world business problems.

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Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Dynamique de l'apprentissage collectif : Exploitation de la similitude

S'insère dans la dynamique de l'apprentissage collectif avec exploitation de la similitude, couvrant l'apprentissage structuré, les cadres d'adaptation, la modélisation, la simulation et les résultats expérimentaux.

Systèmes de connaissances non conceptuels: transfert de style et traduction d'images

Explore le transfert de style, la traduction d'images, l'apprentissage auto-supervisé, la prédiction vidéo et la génération de description d'images à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur.

Physique statistique dans l'apprentissage automatique: Comprendre l'apprentissage profond

Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.

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