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SIG13 - Application du Machine Learning en Télédétection - 2025

Domaine Systèmes d’Information Géographique

Certifiante
(4.9)/5 (32 avis)

Français

Maroc - CIFpro-Maroc

Certifiante

Détail de formation

Référence

SIG13

Durée

3 semaines

Type

Présentiel

Pays

Maroc - CIFpro - Maroc

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Catalogue 2025

CIFpro - Catalogue Formation 2025

Description

Cette formation vous permettra de maîtriser les techniques de Machine Learning appliquées à la télédétection. Vous apprendrez à mettre en œuvre des projets de télédétection et à évaluer leurs impacts.

Les compétences acquises vous permettront de contribuer à une gestion efficace des projets et à améliorer la prise de décision.
  • Comprendre les enjeux du Machine Learning en télédétection.
  • Maîtriser les techniques de Machine Learning appliquées à la télédétection.
  • Mettre en œuvre des projets de télédétection.
  • Évaluer les impacts des projets.
Ingénieurs, gestionnaires de projets, techniciens en télédétection
  • Alternance théorie/pratique pour un apprentissage interactif.
  • Études de cas et mises en situation pour une application concrète.
  • Exercices pratiques et ateliers pour renforcer les compétences.
  • Échanges et discussions pour favoriser l’interaction.
  • Évaluation continue pour mesurer la progression
Module 1 : Enjeux et concepts
  • Les défis du Machine Learning en télédétection.
  • Les concepts clés du Machine Learning.
  • Les normes et réglementations.
Module 2 : Techniques de Machine Learning
  • Les méthodes de collecte de données.
  • Les outils d’analyse.
  • Les solutions innovantes.
Module 3 : Mise en œuvre de projets
  • La planification des actions.
  • La gestion des ressources.
  • Le suivi des performances.
Module 4 : Évaluation des impacts
  • La mesure des impacts.
  • L’analyse des retours sur investissement.
  • L’amélioration continue.
Connaissances de base en télédétection et Machine Learning recommandées

Les Sessions

Session 1
Du 17 février 2025 au 07 mars 2025
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Session 2
Du 07 juillet 2025 au 25 juillet 2025
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Session 3
Du 06 octobre 2025 au 24 octobre 2025
Inscrivez-vous à cette Session

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