Programa do Curso

Introdução à modelação ambiental com LLMs

  • O papel da IA na ciência ambiental
  • Visão geral dos LLMs e das suas capacidades de análise de dados
  • Estudos de casos: LLMs na investigação climática e ambiental

LLMs para Data Analysis e Previsão

  • Pré-processamento de dados ambientais para LLMs
  • Construção de modelos preditivos para padrões meteorológicos e climáticos
  • Avaliar o impacto das políticas ambientais com LLMs

LLMs em Conservação e Biodiversidade

  • Modelação de ecossistemas e biodiversidade com LLMs
  • LLMs para rastrear e prever a distribuição de espécies
  • Utilização de LLMs para apoiar o planeamento da conservação

LLMs para Impacto e Política Ambiental

  • Análise de relatórios de impacto ambiental com LLMs
  • LLMs no desenvolvimento de políticas e comunicação pública
  • Envolver as partes interessadas com conhecimentos baseados em dados

Laboratório prático: Projeto ambiental com LLMs

  • Desenvolver um modelo ambiental utilizando LLMs
  • Simular cenários e analisar os resultados
  • Apresentação de resultados para apoiar estratégias ambientais

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Conhecimento das ciências do ambiente e da análise de dados
  • Experiência em programação Python
  • Familiaridade com modelação estatística e aprendizagem automática

Público-alvo

  • Cientistas e investigadores ambientais
  • Analistas de dados
  • Decisores políticos e defensores do ambiente
 14 Horas

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