Schulungsübersicht

Einführung in die Umweltmodellierung mit LLMs

  • Die Rolle von AI in der Umweltwissenschaft
  • Überblick über LLMs und ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse
  • Fallstudien: LLMs in der Klima- und Umweltforschung

LLMs für Data Analysis und Vorhersage

  • Vorverarbeitung von Umweltdaten für LLMs
  • Erstellung von Vorhersagemodellen für Wetter- und Klimamuster
  • Bewertung der Auswirkungen der Umweltpolitik mit LLMs

LLMs in Naturschutz und BioVielfalt

  • Modellierung von Ökosystemen und Artenvielfalt mit LLMs
  • LLMs zur Verfolgung und Vorhersage der Verbreitung von Arten
  • Verwendung von LLMs zur Unterstützung der Naturschutzplanung

LLMs für Umweltverträglichkeit und Politik

  • Analyse von Umweltverträglichkeitsberichten mit LLMs
  • LLMs in der Politikentwicklung und öffentlichen Kommunikation
  • Einbindung von Interessengruppen mit datengestützten Erkenntnissen

Praktisches Labor: Umweltprojekt mit LLMs

  • Entwicklung eines Umweltmodells mit LLMs
  • Simulieren von Szenarien und Analysieren der Ergebnisse
  • Präsentieren der Ergebnisse zur Unterstützung von Umweltstrategien

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Umweltwissenschaften und Datenanalyse
  • Erfahrung mit Python Programmierung
  • Vertrautheit mit statistischer Modellierung und maschinellem Lernen

Zielgruppe

  • Umweltwissenschaftler und Forscher
  • Datenanalysten
  • Politische Entscheidungsträger und Umweltschützer
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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