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Schulungsübersicht
Einführung in die Umweltmodellierung mit LLMs
- Die Rolle der KI in den Umweltwissenschaften
- Übersicht über LLMs und deren Fähigkeiten in der Datenanalyse
- Fallstudien: LLMs in Klima- und Umweltforschung
LLMs für Datenanalyse und Vorhersage
- Vorverarbeitung von Umweltdaten für LLMs
- Erstellung prädiktiver Modelle für Wetter- und Klimamuster
- Bewertung der Auswirkungen umweltbezogener Richtlinien mit LLMs
LLMs in Naturschutz und Biodiversität
- Modellierung von Ökosystemen und Biodiversität mit LLMs
- LLMs zur Verfolgung und Vorhersage der Artenverteilung
- Nutzung von LLMs zur Unterstützung von Naturschutzplanungen
LLMs für Umweltverträglichkeit und Politik
- Analyse von Umweltverträglichkeitsberichten mit LLMs
- LLMs in der politischen Entscheidungsfindung und öffentlichen Kommunikation
- Einbindung der Interessengruppen durch datenbasierte Erkenntnisse
Praktisches Labor: Umweltprojekt mit LLMs
- Entwicklung eines Umweltmodells unter Verwendung von LLMs
- Simulation von Szenarien und Analyse der Ergebnisse
- Vorstellung der Ergebnisse zur Unterstützung umweltbezogener Strategien
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Umweltwissenschaft und Datenanalyse
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit statistischer Modellierung und maschinellem Lernen
Zielgruppe
- Umweltwissenschaftler und Forscher
- Datenanalysten
- Politische Entscheidungsträger und Umweltschützer
14 Stunden
