Sesi 1 (Jumat, 30 Januari 2026 | 18.30-21.30 WIB)
1. Pengantar GeoAI dalam Bidang Geospasial
2. Konsep Dasar Deep Learning
3. Jenis dan Sumber Data Spasial
4. Manajemen Dataset (Training, Test, Validation) dan Pre-Processing Data
5. Pengenalan Dasar Python pada Google Colab

Sesi 2 (Sabtu, 31 Januari 2026 | 18.30-21.30 WIB)
1. Konsep Dasar Convolutional Neural Network (CNN) untuk Segmentasi
2. Arsitektur Model Deep Learning Metode U-Net
3. Generate Tiles dan Mask Tiles
4. Membangun Training Model

Sesi 3 (Minggu, 01 Februari 2026 | 18.30-21.30 WIB)
1. Evaluasi Model (Accuracy Assestment)
2. Inferensi/Prediksi pada Raster Baru
3. Training Model U-Net dalam Prediksi Segmentasi Objek
4. Hasil Prediksi Objek dengan Deep Learning (U-Net)
5. Integrasi dan Visualisasi Hasil Prediksi