Kurzusleírás

Bevezetés a környezeti modellezésbe LLM-ekkel

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

LLM-ek az Data Analysis és a Prediction számára

  • Környezeti adatok előfeldolgozása LLM-ek számára
  • Prediktív modellek készítése időjárási és éghajlati mintákhoz
  • A környezetvédelmi politikák hatásának felmérése LLM-ekkel

LLM-ek a természetvédelem és Biodiverzitás területén

  • Ökoszisztémák és biodiverzitás modellezése LLM-ekkel
  • LLM-ek a fajok elterjedésének nyomon követésére és előrejelzésére
  • LLM-ek használata a természetvédelmi tervezés támogatására

LLM-ek a környezeti hatásért és a politikáért

  • Környezeti hatásjelentések elemzése LLM-ekkel
  • LLM-ek a politikafejlesztésben és a nyilvános kommunikációban
  • Az érdekelt felek bevonása adatvezérelt betekintéssel

Gyakorlati labor: Környezetvédelmi projekt LLM-ekkel

  • Környezeti modell kidolgozása LLM-ek segítségével
  • Forgatókönyvek szimulálása és az eredmények elemzése
  • Eredmények bemutatása a környezetvédelmi stratégiák támogatására

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A környezettudomány és az adatelemzés ismerete
  • Python programozásban szerzett tapasztalat
  • Statisztikai modellezés és gépi tanulás ismerete

Közönség

  • Környezettudósok és kutatók
  • Adatelemzők
  • Politikai döntéshozók és környezetvédők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák