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Schulungsübersicht
Einführung in die Umweltmodellierung mittels LLMs
- Die Rolle von KI in der Umweltforschung
- Überblick über LLMs und ihre Fähigkeiten bei der Datenanalyse
- Fallstudien: Einsatz von LLMs in Klima- und Umweltforschung
LLMs für Datenanalyse und Prognosen
- Aufbereitung umweltrelevanter Daten für den Einsatz mit LLMs
- Entwicklung von Vorhersagemodellen für Wetter- und Klimaverläufe
- Einschätzung der Auswirkungen ökologischer Politik mittels LLMs
LLMs im Naturschutz und bei der Erhaltung der Artenvielfalt
- Modellierung von Ökosystemen sowie Artenvielfalt unter Verwendung von LLMs
- Einsatz von LLMs zur Überwachung und Vorhersage der Verbreitung von Arten
- Nutzung von LLMs für die Planung von Naturschutzmaßnahmen
LLMs zur Bewertung von Umweltauswirkungen und Politikgestaltung
- Auswertung von Umweltgutachten mittels LLMs
- LLMs bei der Entwicklung politischer Maßnahmen und deren Kommunikation an die Öffentlichkeit
- Einbindung von Stakeholdern durch datengestützte Erkenntnisse
Praxislabor: Umsetzung eines Umweltprojekts mit LLMs
- Erstellung eines Umweltmodells unter Verwendung von LLMs
- Simulation verschiedener Szenarien und Auswertung der Ergebnisse
- Präsentation der Resultate zur Unterstützung ökologischer Strategien
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Umweltwissenschaften und Datenanalyse
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python
- Kenntnisse im statistischen Modellieren und maschinellen Lernen
Zielgruppe
- Umweltwissenschaftler und Forscher
- Datenanalysten
- Entscheidungsträger sowie Umweltschützer
14 Stunden
