これらの動画チュートリアルは、Earth Engine ユーザー サミットと Earth Outreach デジタル イベントで実施された講義やハンズオン トレーニングのものです。
Earth Engine の概要（短縮版）
この簡単な紹介動画で、デベロッパー アドボケイトの Noel Gorelick が Earth Engine について説明します。
コンパニオン スライドコード リポジトリ
実践的な中級トレーニング
分類、スペクトル分解、地形の可視化などのトピックを取り上げます。
テーブルとベクトル
Earth Engine のテーブルとベクトルの概要。Earth Engine でベクトルデータと表形式データを読み込み、操作し、表示して分析する方法について説明します。
コンパニオン スライドインポートとエクスポート
取り上げるトピックには、Earth Engine データのインポートとエクスポート、コマンドライン インターフェース、地図の公開などがあります。
分類
分類子（教師ありと教師なしの両方）、トレーニング データ、テストデータ、「計算値が大きすぎます」という恐ろしいメッセージ、優れた線形回帰リデューサーについて説明します。
コンパニオン スライドコード リポジトリ
取り上げるトピックには、教師あり分類と教師なし分類が含まれます。
機械学習
ML のベスト プラクティス
最新の機械学習のペースでは、ニューラル ネットワークの構築とトレーニングは困難です。リモート センシングに焦点を当てて、ベスト プラクティスを学び、利用可能な膨大な量の情報を精査します。
コンパニオン スライドニューラル セグメンテーション
地球観測画像への ML の最も一般的な用途は、ピクセルレベルのセグメンテーションと回帰です。ニューラル ネットワークでは、汎用性の点で既存の方法を凌駕するまったく新しい一連の手法が可能になりますが、固有の課題も伴います。教師ありから完全な教師なしまで、さまざまなアプリケーションとトレーニング レジメンについて学びます。
コンパニオン スライド配列と行列
Earth Engine の配列と行列の演算の概要。トピックには、線形モデリング、行列の解法、固有値分析、共分散縮小が含まれます。
コンパニオン スライド時系列分析
Earth Engine の方法による時系列分析の概要。線形モデリング、自己相関、相互相関、自己回帰モデル、平滑化などのトピックについて説明します。
コンパニオン スライドEarth Engine と Google Cloud Platform
Earth Engine と Google Cloud Platform 間の相互運用性の概要。
コンパニオン スライドGoogle Maps API
「Hello World」の Maps API ウェブページを作成し、オプション（背景地図の種類、初期位置など）の変更、データレイヤと KML レイヤのオーバーレイ、最初の Earth Engine 地図の表示などの方法を学びます。
コンパニオン スライドEarth Engine の結果を使用した公開とストーリーテリング
Google の地理空間ツールを使用してストーリーを伝え、データを共有する方法の概要を確認します。トピックには、Google Earth、Google マップ（API）、マイマップ、ツアービルダー、ストリートビューが含まれます。
コンパニオン スライドデータセット
合成開口レーダー（Sentinel-1）
Earth Engine データカタログにあるユニークなデータセットの 1 つを詳しく見てみましょう。このセッションでは、合成開口レーダー（SAR）データと、Sentinel-1 SAR データを分析するスクリプトの操作について説明します。
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