人工知能（AI）とGISの交差点は、これまで不可能だった大きな機会を生み出しています。このビデオはRohit Singh, Esri Incによるもので、ArcGIS API for Pythonを使用してAI、機械学習、ディープラーニングを地理空間データに適用するいくつかの例を紹介しています。最新の機械学習およびディープラーニング技術を地理空間データに適用するいくつかのシナリオをカバーしており、以下が含まれます：
- fast.aiとPyTorchを使用して衛星画像からプールの位置を特定し、健康なプールと放置されたプールを分類し、結果をウェブマップ上に可視化するなど、衛星画像を使った物体検出
- TensorFlowを使用してライブカメラ映像から交通量や異常を検出する動画内の物体検出
- リモートセンシングデータから再構築された3D建物形状
- U-NetやMask R-CNNなどのモデルと衛星画像を用いたセマンティックセグメンテーション（土地被覆分類や道路・建物フットプリントの識別など）
- 超解像ネットワークを使用した画像の強化および鮮明さとズームレベルの向上
- CycleGANを使用した衛星画像からの地図生成
- ニューラルスタイル転送を用いた地図アート生成および地図製作スタイル転送
