想要入门深度学习的你，是不是也遇到了这些问题：
1、什么是深度学习？它的适用范围是什么？
2、深度学习能够用来做什么？
3、有什么软件能够将深度学习作为一个工具而不是编程？
4、哪一种工具能够为深度学习准备数据？
来源：nvidia
深度学习可以应用在什么领域？
来源：ESRI
那么如何使用ArcGISPro进行深度学习：
1. 如何下载ArcGISPro及长期使用？
2. 如何让ArcGISPro支持深度学习？
3. 使用ArcGISPro来提取建筑物轮廓实例有吗？
4. 基于ArcGISPro工具的对象检测全过程是什么？
来源：ESRI
会员专属课程上新：
【深度学习的三堂课】
为了帮助大家解决以上的问题，城市数据派推出会员专属课程【深度学习的三堂课】！
本课程是针对没有深度学习经验和具有一定的Python编码能力的城市规划研究人员提供的课程。这三堂深度学习课程内容循序渐进、由浅入深的，使得学习者能够选择合适的深度学习工具进行图像分类和识别应用。
【课程1】
基于ArcGIS Pro的影像中建筑物轮廓提取
课程内容：
1、Learn ArcGIS项目介绍
2、 ArcGISPro2.6和深度学习许可的获取
3、 搭建基于ArcGIS Pro的深度学习环境
4、 任务1：使用已有模型对美国建筑物的识别提取
5、 深度学习工程的流程解释
6、 任务2：创建自己的影像对象识别任务
a) 影像下载及样本数据的制作
b) 深度学习模型的训练
c) 使用模型进行对象识别
6、多个深度学习模型简介：建筑物提取、道路提取、土地覆盖分类、居民点等
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下周将更新课程2和课程3，敬请期待：
【课程2】
基于FastAI的图像分类
课程内容：
1、如何选择合适的深度学习在线服务器平台
2、Pytorch和FastAI的介绍及安装
3、使用JupyterLab进行python操作
4、深度学习中培训集影像数据的获取及手工分类
5、使用CNN神经网络进行图像模型训练
6、基于模型的分类预测
7、Model特征的再讨论
【课程3】
从多类型分类到街景识别
课程内容：
1、多类型图像分类任务（数据组织及分类）
2、土地覆盖（LandCover）分类任务3、使用U-NET神经网络进行街景对象识别训练
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