Лицензия департамента образования и науки
города Москвы №Л035-01298-77/01490817

Программа направлена на совершенствование профессиональных компетенций специалистов, которым необходимо применять искусственный интеллект для обработки лесных данных, мониторинга территорий и поддержки профессиональных решений. Обучение рассматривает полный цикл работы с ИИ: постановку отраслевой задачи, формирование и проверку исходного набора данных, выбор подхода к автоматизированному анализу, интерпретацию результата и экспертную верификацию выявленных объектов и изменений. Слушатели изучают применение компьютерного зрения и машинного обучения к материалам дистанционного зондирования Земли, беспилотной съемки, цифровым лесным картам, фотографиям и другим массивам информации. Практические задачи включают обнаружение рубок и ветровалов, классификацию объектов, выявление аномалий, оценку изменений лесного покрова и подготовку аналитических признаков для мониторинга. Особое внимание уделяется качеству данных, ошибкам моделей, ложным срабатываниям и разграничению автоматизированной рекомендации и профессионального решения специалиста в рамках имеющейся квалификации.

совершенствование компетенций по подготовке лесных данных, применению моделей искусственного интеллекта и экспертной проверке результатов автоматизированного анализа.

интеллектуального анализа лесных данных, дистанционного мониторинга и цифровой поддержки профессиональных решений.

подготовку данных для моделей искусственного интеллекта, применение машинного обучения и компьютерного зрения, анализ материалов ДЗЗ и БПЛА, выявление изменений лесных территорий, оценку качества моделей и экспертную верификацию автоматизированных результатов.

материалы дистанционного зондирования Земли; снимки БПЛА; цифровые лесные карты; пространственные данные; фотографии древесины и лесных объектов; сведения о рубках и ветровалах; лесотаксационные характеристики; наборы обучающих данных; результаты классификации и детекции; показатели качества моделей; сведения ФГИС лесного комплекса.

Инженер лесного хозяйства
Специалист по дистанционному мониторингу лесов
Специалист по ГИС и анализу лесных данных
Специалист по цифровизации лесного хозяйства

Постановка лесохозяйственной задачи для решения средствами машинного обучения и компьютерного зрения
Подготовка, разметка и проверка качества исходных лесных данных для автоматизированного анализа
Применение моделей ИИ для классификации, обнаружения объектов и выявления изменений по материалам ДЗЗ и БПЛА
Оценка точности, ошибок и устойчивости модели на новых территориях и наборах данных
Экспертная интерпретация результатов ИИ и определение случаев, требующих дополнительной проверки или полевого обследования

На итоговой аттестации оценивается способность сформулировать модельную лесохозяйственную задачу для применения ИИ, определить необходимые исходные данные и выбрать последовательность их подготовки и анализа. Проверяется умение оценить качество полученных результатов, разобрать ложные и пропущенные обнаружения и определить, какие выводы могут использоваться в дальнейшей работе только после экспертной или полевой верификации.

Искусственный интеллект и постановка задач цифрового лесного хозяйства
Подготовка, разметка и качество данных для моделей машинного обучения
Компьютерное зрение и анализ материалов ДЗЗ и БПЛА
Модели ИИ для мониторинга изменений и анализа лесных ресурсов
Валидация моделей и экспертное применение результатов искусственного интеллекта

Знания

Умения

Навыки

Основные классы задач машинного обучения и компьютерного зрения, применимые к данным лесного хозяйства.
Требования к полноте, репрезентативности, разметке и качеству наборов данных для обучения и проверки моделей.
Принципы автоматизированной классификации изображений, обнаружения объектов и выявления пространственных изменений.
Показатели точности моделей и причины ложноположительных, ложноотрицательных и нестабильных результатов.
Принципы экспертной верификации результатов ИИ перед их использованием в профессиональных и управленческих решениях.

Формулировать лесохозяйственную задачу в виде, пригодном для применения методов искусственного интеллекта.
Определять необходимые источники данных и требования к их разметке, разрешению, актуальности и пространственной привязке.
Интерпретировать результаты автоматического выявления рубок, ветровалов и других изменений лесной территории.
Сопоставлять результаты модели с контрольными материалами и рассчитывать показатели качества обнаружений.
Определять границы применимости модели и случаи, когда автоматизированный результат требует дополнительного обследования.

Подготовка выборки лесных изображений и пространственных объектов для обучения и проверки модели.
Разметка типовых объектов и событий на материалах дистанционного мониторинга.
Проведение контрольной проверки результатов классификации и автоматизированного обнаружения.
Ведение перечня ошибок модели и выявление условий, при которых качество анализа снижается.
Подготовка экспертной аналитической сводки по результатам применения искусственного интеллекта.

Подготовка для специалистов, которым важно понимать не только возможности ИИ, но и качество данных, ограничения моделей и цену ошибочного результата.

Для каких задач лесного хозяйства можно применять компетенции после обучения?

ИИ может использоваться при анализе материалов дистанционного мониторинга, обнаружении изменений лесного покрова, предварительном выявлении рубок и ветровалов, классификации изображений и обработке больших массивов лесных данных. Программа учит сначала формулировать профессиональную задачу и критерии результата, а уже затем выбирать способ автоматизированного анализа.

Может ли модель искусственного интеллекта заменить специалиста при оценке лесного участка?

Нет. Даже качественная модель может выдавать ложные обнаружения или пропускать объекты из-за особенностей снимка, сезона, территории или отличий новых данных от обучающей выборки. Курс формирует подход, при котором ИИ ускоряет поиск и анализ информации, а профессионально значимые выводы проходят экспертную, а при необходимости и полевую проверку.

Поможет ли программа оценить, можно ли доверять результату нейросети?

Да. Слушатель учится работать с контрольными выборками, показателями точности, ошибками первого этапа распознавания и примерами, на которых модель работает нестабильно. Это позволяет обоснованно решать, какие результаты пригодны для дальнейшего анализа, а какие необходимо перепроверить другим источником данных.

Дает ли удостоверение квалификацию разработчика искусственного интеллекта?

Нет. Программа является повышением квалификации и совершенствует компетенции по профессиональному применению технологий искусственного интеллекта в лесном деле в рамках имеющейся квалификации. Удостоверение может подтверждать перед работодателем профильную подготовку к использованию и оценке ИИ-инструментов, но не присваивает новую ИТ-профессию или квалификацию разработчика. Сведения о документе вносятся в ФИС ФРДО.

Описание курса

Программа повышения квалификации разработана с учётом актуальных требований к профессиональной деятельности и ориентирована на совершенствование и (или) получение новых компетенций, необходимых специалисту, а также повышение профессионального уровня в рамках имеющейся квалификации. Обучение направлено на

Обучение реализуется в заочной форме, в рамках дополнительного профессионального образования.

Применяемые технологии: дистанционные образовательные технологии и электронное обучение.

Методы обучения и формы изучения дисциплин: чтение лекций, самостоятельная работа слушателей, самоконтроль, ведение конспекта, ознакомление с модулями и презентациями, изучение онлайн-курса на специализированной образовательной платформе.

К освоению программы допускаются лица, имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование.

Также обучение доступно лицам, получающим среднее профессиональное и (или) высшее образование.

Программа ориентирована на профессиональное развитие и совершенствование компетенций в рамках имеющейся квалификации.

По результатам успешного освоения программы и итоговой аттестации слушателю выдаётся Удостоверение о повышении квалификации. Документ подтверждает совершенствование и (или) получение профессиональных компетенций в сфере Сведения о выданном удостоверении вносятся в ФИС ФРДО.