コース概要

LLMsを使用した環境モデリングの概要

  • AIの環境科学における役割
  • LLMsとデータ分析の能力の概要
  • 気候と環境研究でのLLMsの事例

LLMsによるデータ分析と予測

  • LLMs用に環境データを前処理する。
  • 天候や気候パターンの予測モデルを構築する。
  • 環境政策の影響を評価するためにLLMsを使用する。

LLMsによる保全と生物多様性

  • 生態系と生物多様性のモデリングにLLMsを使用する。
  • 種の分布を追跡し予測するためにLLMsを使用する。
  • 保護計画を支援するためにLLMsを使用する。

LLMsによる環境影響と政策

  • 環境影響報告書を分析するためにLLMsを使用する。
  • 政策立案と公的コミュニケーションにおけるLLMsの活用。
  • データ駆動型の洞察でステークホルダーを巻き込む。

実習ラボ:LLMsを使用した環境プロジェクト

  • LLMsを使用して環境モデルを開発する。
  • シナリオをシミュレーションし、結果を分析する。
  • 環境戦略を支援するために結果を提示する。

まとめと今後のステップ

要求

  • 環境科学とデータ分析の理解。
  • Pythonプログラミングの経験。
  • 統計モデリングや機械学習に馴染みがあること。

対象者

  • 環境科学者と研究者
  • データアナリスト
  • 政策担当者と環境保護活動家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー