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Schulungsübersicht

Einführung in die Umweltmodellierung mit LLMs

  • Die Rolle der KI in den Umweltwissenschaften
  • Übersicht über LLMs und deren Fähigkeiten bei der Datenanalyse
  • Fallstudien: LLMs in Klima- und Umweltforschung

LLMs für Datenanalyse und Vorhersage

  • Vorverarbeitung von Umweltdaten für LLMs
  • Aufbau prädiktiver Modelle für Wetter- und Klimamuster
  • Bewertung der Auswirkungen umweltrelevanter Politiken mit LLMs

LLMs im Naturschutz und bei der Biodiversität

  • Modellierung von Ökosystemen und Biodiversität mit LLMs
  • LLMs zum Tracking und zur Vorhersage der Artenverteilung
  • Nutzung von LLMs zur Unterstützung der Planungsschritte im Naturschutz

LLMs für Umweltfolgenabschätzung und Politik

  • Analyse von Umweltverträglichkeitsberichten mit LLMs
  • LLMs in der politischen Entwicklung und Kommunikation
  • Einarbeitung der Stakeholder durch datengetriebene Erkenntnisse

Praxislabor: Umweltprojekt mit LLMs

  • Entwicklung eines Umweltmodells mittels LLMs
  • Simulation von Szenarien und Analyse der Ergebnisse
  • Präsentation der Ergebnisse zur Unterstützung umweltbezogener Strategien

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Umweltwissenschaften und Datenanalyse
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit statistischer Modellierung und maschinellem Lernen

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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