arcgis10.8深度学习介绍课程梳理_arcgis课程

1、课程概况

听说最近arcgis深度学习很火，那么它有那些优势呢？？？？接下来让我们一起走进ArcGIS深度学习：本系列将从以下几个方面进行逐一介绍：

课程概况梳理

第一课：深度学习与ArcGIS概述(1)

第二课：ArcGIS深度学习处理流程(2)

第三课：ArcGIS深度学习环境配置(3)

第四课：CNN卷积神经网络介绍

第五课：深度学习卷积算法指南

第六课：ArcGIS 深度学习使用中的注意事项

第七课：ArcGIS 深度学习操作详解SSD为例

第八课：ArcGIS 深度学习操作详解unet为例

第九课：arcgis.learn深度学习梳理

       如果想在web端运行深度学习环境，参考：
第十课：arcgis server10.8环境配置深度学习环境

2、面向用户以及需要具备的基础知识

面向用户：
GIS分析进行入门学习：文中大部分内容是自己学习过程的一个总结和梳理，如果有不正确的地方会及时更改，可以在博客下方给我留言。

本系列课程，会循序渐进的说明，如何使用ArcGIS深度学习以及如何使用ArcGIS api for python进行深度学习训练。

ArcGIS Pro2.5工具使用参数说明官方帮助文档，具体参考：ArcGIS官方帮助文档
深度学习影像和模型资源整理参考：arcgis深度学习示例

jupyter notebook实例操作教程参考：sample-notebooks
ArcGIS的深度学习API参数的参考：arcgis.learn module

下面两个链接，大家关于arcgis工具使用的时候，都可以在这上面搜索一些解决方法和问题咨询：
ArcGIS的深度学习github资源：github:raster-deep-learning
GeoNet社区资源，具体参考：GeoNet Resource

scikit-learn：Machine Learning in Python
简单且高效的工具可用于数据挖掘和数据分析人人都可以获得，并且可以在各种上下文中重用在 NumPy, SciPy, 和 matplotlib 上构建
scikit-learn中文社区
scikit-learn
另：arcgis目前也集成了一些机器学习算法，用于对数据进行处理和分析，参考：
ArcGIS+人工智能——之机器学习简介

PyTorch-1.2 版本的教程里面有一些非常好的学习案例并不包括在PyTorch-1.4的教程中，但是那些代码在PyTorch-1.4 的环境下也可以正常执行，所以我们强烈建议您去看看 PyTorch-1.2 的教程 。
PyTorch-1.2 的教程
pytorch-1.4中文社区
很好的学习pytorch的中文社区网站。

TensorFlow 2.0已发布，现在，这里有一份全中文教学的快速上手指南，基于Keras和Eager Execution（动态图）模式，北大学霸出品，获得TensorFlow官方认可。其名为，简单粗暴TensorFlow 2.0。
简单粗暴 TensorFlow 2 | A Concise Handbook of TensorFlow 2
《简单粗暴TensorFlow 2.0》的作者，是来自北大的李锡涵。2016年，他从浙大竺可桢学院本科毕业，随后进入北大信息科学技术学院读研，师从童云海教授。曾于微软亚研院实习，还是机器学习的Google Developers Expert。
TensorFlow 2 ：GitHub

学习本系列课程，你需要自己科普
1）深度学习基础概念
2）python的conda环境管理包理念
3）如何使用jupyter notebook
3）GIS空间分析
当然在使用ArcGIS api for python的时候，你就需要自己去学一下简单的python语言了，这里做个简单的说明。

注：本文主要是从深度学习的基础概念以及在ArcGIS中如何使用，这两个方面对arcgis10.8深度学习进行介绍。

3、ArcGIS中使用中常见报错汇总

ArcGIS 深度学习使用中常见报错汇总
常见问题解决方法，会逐步上线。

4、模型更新和进展梳理

ArcGIS10.8深度学习模型更新和进展梳理

以上东西需要逐步更新，关注了解ArcGIS中更多深度学习，期待你的到来。