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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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