Kurzusleírás

Bevezetés a környezeti modellezésbe LLM-ekkel

  • Az AI szerepe a környezettudományban
  • Az LLM-ek áttekintése és képességeik az adatelemzésben
  • Esettanulmányok: LLM-ek a klíma- és környezetkutatásban

LLM-ek adatelemzéshez és előrejelzéshez

  • Környezeti adatok előkészítése LLM-ekhez
  • Előrejelző modellek készítése időjárási és klímamintázatokhoz
  • Környezeti politikák hatásának értékelése LLM-ekkel

LLM-ek a természetvédelemben és a biodiverzitásban

  • Ökoszisztémák és biodiverzitás modellezése LLM-ekkel
  • LLM-ek a fajok elterjedésének nyomon követéséhez és előrejelzéséhez
  • LLM-ek használata a természetvédelmi tervezés támogatásához

LLM-ek a környezeti hatásvizsgálatban és politikában

  • Környezeti hatásvizsgálati jelentések elemzése LLM-ekkel
  • LLM-ek a politikai fejlesztésben és a közösségi kommunikációban
  • Érdekelt felek bevonása adatvezérelt betekintésekkel

Gyakorlati labor: Környezeti projekt LLM-ekkel

  • Környezeti modell fejlesztése LLM-ekkel
  • Forgatókönyvek szimulálása és eredmények elemzése
  • Eredmények bemutatása környezeti stratégiák támogatásához

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • A környezettudomány és az adatelemzés ismerete
  • Tapasztalat Python programozásban
  • Ismeret a statisztikai modellezésben és a gépi tanulásban

Közönség

  • Környezettudósok és kutatók
  • Adatelemzők
  • Politikai döntéshozók és környezetvédő aktivisták
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák