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Dauer 14 Stunden
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
