これらの動画チュートリアルは、Earth Engine ユーザー サミットや Earth Outreach デジタル イベントで行わ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（要約版）
デベロッパー アドボケイトの Noel Gorelick が、Earth Engine について簡単に紹介します。
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 アンミキシング、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。トピックには、Earth Engine でベクターデータと表形式データを読み込み、操作、表示、分析する方法が含まれます。
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
分類器（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、恐ろしい「計算値が大きすぎます」というメッセージ、素晴らしい線形回帰レデューサについて学びます。
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
現代の機械学習（ML）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、ベスト プラクティスを学び、膨大な量の情報を整理します。
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 の適用で最も一般的なのは、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手法が可能になりますが、独自の課題も伴います。教師ありから完全な教師なしまで、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 で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、行列解法、固有分析、共分散レデューサなどがあります。
コンパニオン スライド時系列分析
Earth Engine での時系列分析の概要。取り上げるトピックには、線形モデリング、自己相関、相互相関、自己回帰モデル、平滑化などがあります。
コンパニオン スライドEarth Engine と Google Cloud Platform
Earth Engine と Google Cloud Platform の相互運用性の概要。
コンパニオン スライドGoogle Maps API
「Hello World」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 の地理情報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説明します。トピックには、Google Earth、Google マップ（API）、マイマップ、ツアー作成ツール、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 Data Catalog にある、よりユニークなデータセットの 1 つを特集します。このセッションでは、合成開口レーダー（SAR）データの概要と、Sentinel-1 SAR データを分析するスクリプトの使用方法について説明します。
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