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Durée 14 heures
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
