【教学方案】Python人工智能在气象中的实践技术应用

Python人工智能在气象中的实践技术应用

全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群

（点击试听）

前言   

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。
人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。
帮助气象和海洋等地学领域的从业人员更加系统地学习Python在人工智能领域的应用，帮助学员掌握Python实操基础和机器学习与深度学习的理论基础，并进一步实战学习机器学习和深度学习在气象领域的具体案例。
采用 “理论讲解+动手实操+案例实战”相结合的方式，深入浅出讲解Python在气象领域的人工智能应用。不仅能够掌握Python编程技巧和机器学习和深度学习的相关经验，更能够将所学在专业领域进一步应用。

教学特色  

1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性；
2、技巧方法讲解，提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放；
3、与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。

培训费用

费用：2980元【最高享受7.5折优惠】
【学生按要求可申请会员优惠】
发票可开具：培训费、会议费、资料费等，配有盖章文件，用于学员报销使用

课程详情

专题一 Python和科学计算基础
1.1 Python入门和安装
1.1.1 Python背景及其在气象中的应用
1.1.2 Anaconda解释和安装以及Jupyter配置
1.1.3 Python基础语法

1.2 科学数据处理基础库
1.2.1 Numpy库
1.2.2 Pandas库
1.2.3 Scipy库
1.2.4 Matplotlib和Cartopy库
1.2.5 常用数据格式的IO

掌握基于Anaconda配置python环境，以及使用Jupyterlab开发和调试代码。在了解了python的基础语法后，学习常用的科学计算和可视化库，如Numpy、Pandas和Matplotlib等。打好基础，机器学习数据预处理和结果展示将手到擒来。

专题二 机器学习和深度学习基础理论和实操
2.1 机器学习和深度学习基础理论
2.1.1 机器学习基本理论
基础学习的基本知识，如误差反向传播、梯度下降法，以及机器学习的整个常规流程。

2.1.2 深度学习基本理论
深度学习基本理论，如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和生成式对抗网络。

2.1.3 机器学习与深度学习在气象中的应用
AI在气象模式订正、短临预报、气候预测等场景的应用，以及深度学习降尺度和PINN内嵌物理神经网络介绍。

2.2 sklearn和pytorch库

2.2.1 sklearn介绍、常用功能和机器学习方法
学习经典机器学习库sklearn的常用功能，如鸢尾花、手写字体等公开数据集的获取、划分训练集和测试集、模型搭建和模型验证等。

2.2.2 pytorch介绍、搭建模型
学习目前流行的深度学习框架pytorch，了解张量tensor、自动求导、梯度提升等，以BP神经网络学习sin函数为例，掌握如何搭建单层和多层神经网络，以及如何使用GPU进行模型运算。

专题三 气象领域中的机器学习应用实例
3.1 GFS数值模式的风速预报订正
3.1.1 随机森林挑选重要特征
3.1.2 K近邻和决策树模型订正风速
3.1.3梯度提升决策树GBDT订正风速
3.1.4 模型评估与对比

3.2 台风预报数据智能订正
3.2.1 CMA台风预报数据集介绍以及预处理
3.2.2 随机森林模型订正台风预报
3.2.3 XGBoost模型订正台风预报
3.2.4 台风“烟花”预报效果检验

3.3机器学习预测风电场的风功率
3.3.1 lightGBM模型预测风功率
3.3.2调参利器—网格搜索GridSearch于K折验证

本专题，在详细讲解机器学习常用的两类集成学习算法，Bagging和Boosting，对两类算法及其常用代表模型深入讲解的基础上，结合三个学习个例，并串讲一些机器学习常用技巧，将理论与实践结合。

专题四 气象领域中的深度学习应用实例
4.1 深度学习预测浅水方程模式
4.1.1 浅水模型介绍和数据获取
4.1.2 传统神经网络ANN学习浅水方程
4.1.3 物理约束网络PINN学习浅水方程

4.2 LSTM方法预测ENSO
4.2.1 ENSO简介及数据介绍
4.2.2 LSTM方法原理介绍
4.2.3 LSTM方法预测气象序列数据

4.3 深度学习—卷积网络
4.3.1 卷积神经网络介绍
4.3.2 Unet进行雷达回波的预测

本专题，在学习使用ANN预测浅水方程的基础上，进一步掌握如何使用PINN方法，将动力方程加入模型中，缓解深度学习的物理解释性差的问题。此外，气象数据是典型的时空数据，学习经典的时序预测方法LSTM，以及空间卷积算法UNET。

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

学时证书  

参加培训的学员可以获得《python人工智能气象应用技术》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人

高涛：18330239209（微电）

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1	土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测技术应用
2	MAXENT模型生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、保护区布局优化评估实践技术应用及论文写作
3	InVEST实践与进阶及在生态系统服务供需、固碳、城市热岛、论文写作等实际项目中的应用
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36	基于查找表(lookup table，LUT)方法反演植被参数专题课程
37	GIS空间数据分析与地图制作实践技术课程（基础-实践）
38	基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
39	GIS、GPS、RS综合案例应用技术精品课程
40	涡度通量数据处理与分析实践技术应用
41	海量遥感数据处理与GEE与计算技术实践应用
42	“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践
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45	基于LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析
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48	生态环境影响评价技术应用及典型实践案例分析
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50	遥感、GIS及GPS在土壤普查、制图及土壤空间数据分析中的实践
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54	基于STELLA系统动态模拟技术及在农业、生态及环境等科学领域中的应用
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57	基于遥感解译与GIS技术环境影响评价图件制作实践应用
58	“双碳”目标下资源环境中的可计算一般均衡（CGE）模型
59	基于R语言的Meta分析【全流程、不确定性分析】方法与Meta机器学习应用
60	Python语言在地球科学领域中的实践技术应用
61	基于Fragstats的土地利用景观格局分析
62	地球系统模式（CESM）实践技术应用及进阶
63	R语言在生态环境领域中的实践技术应用
64	ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测实践技术
65	基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟应用
66	遥感、GIS和GPS技术在水文、气象、灾害、生态、环境及卫生等领域中的实践应用
67	R语言生物群落数据统计分析应用实践技术
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69	Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解实践技术应用
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71	全流程基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作与案例实践
72	遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践
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大气环境技术教程（即买即看） 点击下方标题查看详情
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12	基于python语言气象水文数据处理及精美科研绘图实践技术视频课程
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17	基于CAMx的空气质量模拟及污染来源解析技术与案例分析
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19	Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的实践技术应用
20	CMIP6数据处理实践技术应用
21	基于全球模式比较计划CMIP6与区域气候-化学耦合模式WRF-Chem的未来大气污染变化模拟
22	系统学习CMAQ空气质量模式实践技术应用
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水文、地下水土壤技术教程（即买即看） 点击下方标题查看详情
1	SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析
2	HEC-RAS一维、二维建模方法及实践技术应用
3	涉河建设项目防洪评价报告编制技术实践应用
4	SWMM复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用
5	SWMM排水管网水力、水质建模及在海绵与水环境中的应用
6	SWMM复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用与二次开发
7	基于ArcGIS水文分析、HEC-RAS模拟技术在洪水危险性及风险评估
8	ArcGIS在水土流失模拟及分析中的实践技术应用
9	ArcGIS在洪水灾害普查、风险评估及淹没制图中的实践技术应用
10	HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践技术应用
11	基于Python实现的深度学习技术在水文水质领域应用
12	Delft3D水动力－富营养化模型实践技术高级应用
13	AQUATOX水环境与水生态模型实践技术应用
14	基于DEM的水文分析专题课程
15	Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的应用
16	FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及实践技术应用
17	“R语言+遥感”的水环境综合评价方法实战
18	Python在气象与海洋中的实践技术应用
19	全套GMS地下水数值模拟技术与实际项目应用
20	基于Surfer与Voxler数据处理及可视化实践技术
21	地下水数值模拟软件Visual modflow Flex实践技术应用
22	地面沉降数值模拟方法与实践技术应用
23	地下水热耦合模拟FEFLOW建模实践技术应用
24	地下水环评（一级）实践技术及Modflow地下水数值模拟
25	环境土壤物理Hydrus1D2D3D模型实践技术应用
26	环境土壤物理Hydrus2D/3D模型实践技术应用
27	全流程各工程类型地下水环境影响评价【一级】方法与MODFLOW Flex建模
28	水土保持方案编制实操与典型案例解析
29	《生产建设项目水土保持方案技术审查要点》要求下水土保持方案编制高级实践技术应用
30	三维地质建模数据处理高级实践技术应用
31	水文地球化学模拟PHREEQC实践技术应用
32	合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术应用
33	计算流体力学 ANSYS FIuent 实践技术高级应用
34	遥感、GIS及GPS在土壤普查、制图及土壤空间数据分析中的实践技术应用
35	基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟
36	基于Delft3D模型的标量输运、波浪、拉格朗日粒子及溢油模型实践技术应用
36	地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的实践技术应用及案例分析
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语言类技术教程（即买即看） 点击下方标题查看详情
1	基于MATLAB深度学习与实践技术应用视频
2	MATLAB 编程、机器学习、深度学习、在图像处理中的实践技术应用
3	最新基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习实践应用高级课程
4	MATLAB 近红外光谱分析技术及应用视频
5	基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用
6	基于R语言的现代贝叶斯统计学（INLA下的贝叶斯回归、多层贝叶斯回归、生存分析、随机游走模型、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析等）
7	基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）实践技术课程
8	基于R语言Meta分析方法与进阶实践应用
9	基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用
10	结构方程模型【SEM】：系统发育数据纳入结构方程模型技术
11	结构方程模型【SEM】：时间重复测量数据分析
12	结构方程模型【SEM】：结构方程模型预测问题-直接预测实现途径
13	结构方程模型【SEM】：空间自相关数据分析技术
14	结构方程模型【SEM】：非递归（non-recursive）结构方程模型实践
15	结构方程模型【SEM】论文撰写、注意事项及常见问题实例解析
16	结构方程模型（SEM)：贝叶斯结构方程模型经典案例讲解
17	结构方程模型【SEM】：非线性、非正态、交互作用及分类变量分析
18	结构方程模型【SEM】：嵌套分层数据及数据分组分析
19	R语言数据统计分析与ggplot2高级绘图实践应用
20	基于R语言的Copula变量相关性分析及应用
21	基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的应用
22	R语言回归及混合效应（多水平/层次/嵌套）模型应用及贝叶斯实现
23	基于R语言的分位数回归实践技术高级应用课程
24	全套Python机器学习核心技术与案例分析实践应用
25	统计方法在变量变化及变量间关系分析中的应用
26	扎根理论分析软件 nvivo 原理与技术应用
27	python 生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧
28	R 语言生物信息学大数据分析与绘图技术
29	基于PyTorch深度学习实践技术应用
30	如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据实践技术应用
31	分子动力学LAMMPS模拟实战技术应用
32	基于R语言的现代线性回归实践技术方法
33	面向高校的基于算法的发明专利申请写作方法
34	基于Geo与R语言的空间数据回归实践技术应用
35	地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理
36	基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析
37	基于MATLAB科研数据可视化
38	基于Python科研数据可视化
39	基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析
40	基于通用优化软件GAMS的数学建模与优化分析实践技术应用
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NO1：平台逐步建立完整的教学方案，深度促进科研交叉技术融合，成为众多课题组及个人实践技术提升首选内容。

NO2：Ai尚研修为了更好的发展，特邀张光学老师、郁磊老师、胡恩柱老师、金溪老师、汪靓老师、张东辉老师等30多位专家学者作为顾问专家，为Ai尚研修平台长期发展提供了宝贵的建议及工作指导。

NO3：Ai尚研修创建云导师教学模式，最大化促进交叉学科的专业问答及交流，已经建立云导师社群300+，不仅可以学习，还为您身边带来专业的导师。

NO4：Ai尚研修建立了长期免费学术讲座：聚焦基础原理、前沿热点技术、庖丁解文、实践技术、成果推广等专题，每月4期左右，已开展完200+期，上平台都可以免费观看前期讲座。

NO5：为了深度对接用户需求，依托专家团队，针对技术咨询服务、数据处理合作、软件开发、搭建高性能计算平台等领域开展合作。

NO1：体系课程

NO2：往期学术讲座及技术专题部分展示【免费】

NO3：云导师【点亮科研简学践行、您的随行导师平台】

NO4：技术合作与软件开发

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