Plan du cours

Introduction à la modélisation environnementale avec les LLM

  • Le rôle de l'IA dans les sciences de l'environnement
  • Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités d'analyse des données
  • Études de cas : LLMs dans la recherche climatique et environnementale

LLMs pour Data Analysis et la prédiction

  • Prétraitement des données environnementales pour les LLM
  • Construire des modèles prédictifs pour les modèles météorologiques et climatiques
  • Évaluer l'impact des politiques environnementales avec les LLM

LLM dans le domaine de la conservation et de la Biodiversité

  • Modélisation des écosystèmes et de la biodiversité avec les LLM
  • LLM pour le suivi et la prévision de la distribution des espèces
  • Utiliser les LLM pour soutenir la planification de la conservation

LLMs pour l'impact et la politique de l'environnement

  • Analyse des rapports d'impact sur l'environnement avec les LLM
  • LLM dans l'élaboration des politiques et la communication publique
  • Impliquer les parties prenantes avec des informations basées sur des données

Laboratoire pratique : Projet environnemental avec les LLM

  • Développement d'un modèle environnemental à l'aide de LLM
  • Simulation de scénarios et analyse des résultats
  • Présentation des résultats pour soutenir les stratégies environnementales

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des sciences de l'environnement et de l'analyse des données
  • Expérience de la programmation Python
  • Familiarité avec la modélisation statistique et l'apprentissage automatique

Audience

  • Scientifiques et chercheurs en environnement
  • Analystes de données
  • Décideurs politiques et défenseurs de l'environnement
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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