Plan Szkolenia

Wprowadzenie do modelowania środowiskowego z LLM

  • Rola sztucznej inteligencji w naukach o środowisku
  • Przegląd LLM i ich możliwości w zakresie analizy danych
  • Studia przypadków: LLM w badaniach nad klimatem i środowiskiem

Modele LLM dla Data Analysis i prognozowania

  • Wstępne przetwarzanie danych środowiskowych dla LLM
  • Tworzenie modeli predykcyjnych dla wzorców pogodowych i klimatycznych
  • Ocena wpływu polityki środowiskowej za pomocą LLM

Studia LLM w dziedzinie ochrony i Bio różnorodności

  • Modelowanie ekosystemów i bioróżnorodności za pomocą LLM
  • Modele LLM do śledzenia i przewidywania rozmieszczenia gatunków
  • Wykorzystanie LLM do wspierania planowania ochrony przyrody

LLM dla wpływu na środowisko i polityki środowiskowej

  • Analiza raportów oddziaływania na środowisko za pomocą LLM
  • LLM w rozwoju polityki i komunikacji publicznej
  • Angażowanie interesariuszy dzięki spostrzeżeniom opartym na danych

Praktyczne laboratorium: Projekt środowiskowy z wykorzystaniem LLM

  • Opracowanie modelu środowiskowego z wykorzystaniem LLM
  • Symulowanie scenariuszy i analizowanie wyników
  • Prezentowanie wyników w celu wsparcia strategii środowiskowych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie nauki o środowisku i analizy danych
  • Doświadczenie w programowaniu Python
  • Znajomość modelowania statystycznego i uczenia maszynowego

Uczestnicy

  • Naukowcy i badacze środowiska
  • Analitycy danych
  • Decydenci i obrońcy środowiska
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie