Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à la modélisation environnementale avec les LLM
- Le rôle de l'IA dans les sciences environnementales
- Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités d'analyse des données
- Études de cas : LLM dans la recherche climatique et environnementale
LLM pour l'analyse des données et la prévision
- Prétraitement des données environnementales pour les LLM
- Élaboration de modèles prédictifs pour les tendances météorologiques et climatiques
- Évaluation de l'impact des politiques environnementales à l'aide des LLM
LLM dans la conservation et la biodiversité
- Modélisation des écosystèmes et de la biodiversité avec les LLM
- LLM pour le suivi et la prédiction de la répartition des espèces
- Utilisation des LLM pour soutenir la planification de la conservation
LLM pour l'impact environnemental et les politiques
- Analyse des rapports d'impact environnemental avec les LLM
- Rôle des LLM dans l'élaboration des politiques et la communication publique
- Implication des parties prenantes grâce à des informations fondées sur les données
Atelier pratique : Projet environnemental avec les LLM
- Développement d'un modèle environnemental à l'aide des 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 environnementales et de l'analyse de données
- Expérience en programmation Python
- Connaissance de la modélisation statistique et de l'apprentissage automatique
Public cible
- Scientifiques et chercheurs en environnement
- Analystes de données
- Prise de décisions et défenseurs de l'environnement
