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【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
王艳183-4893-7383(微电)

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生态、遥感精品体系课程(即买即看)
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1InVEST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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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
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海量遥感数据处理与GEE云计算技术实践应用
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GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例
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基于ArcGIS污染物浓度及风险的时空分布实践
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ArcGIS应用实战专题课程
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17CLM陆面过程模式实践技术应用及进阶
18
地球系统模式(CESM)实践技术应用及进阶
19基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用
20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
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R语言在生态环境领域中的实践技术应用
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46基于MATLAB长时间序列遥感数据植被物候提取与分析实践应用
47基于Python长时间序列遥感数据植被物候提取与分析实践应用
48基于R语言长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用
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58最新DSSAT作物模型建模方法及实践技术应用
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63地表蒸散发遥感产品信息提取验证与融合
64遥感、GIS及GPS在土壤空间数据分析、适应性评价、制图及土壤普查中的实践应用
65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
66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
67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
68双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、碳循环等多领域监测与模拟
69
环境影响与碳排放生命周期评估应用及案例分析
70建筑设计全过程碳排放计算与案例分析专题
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72R语言Meta全流程、不确定、回归、诊断分析与绘图及Meta机器学习高级应用
73R语言生物群落数据统计分析应用实践技术
74基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟应用
75农田通量计算方法与应用实践技术精品课程
76双碳目标下农田温室气体排放模拟实践技术应用

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大气环境精品体系课程(即买即看)
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全流程高精度气象模式WRF模拟技术与多领域实例应用

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SMOKE模型排放清单处理技术及在多模式下实践应用方法与VOCs排放量核算

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空气质量预报模式系统(wrf-cmaq)改进与污染源排放清单

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系统学习CMAQ空气质量模式实践技术应用
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区域气象-大气化学在线耦合模式(WRF/Chem)在大气环境中的应用

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CLM陆面过程模式实践技术应用及进阶

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NCL 数据分析与处理实践应用视频课程

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大气颗粒物PMF源解析实践技术应用视频课程

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EKMA曲线及大气O3来源解析视频教程

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WRF DA资料同化系统理论、运行与变分、混合同化新方法技术应用

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R语言在气象、水文中数据处理及结果分析、绘图实践技术应用视频

12
Python人工智能在气象中的实践技术应用
13如何使用格点数据分析中国霜冻灾害变化技术
14基于MATLAB野外观测站生态气象数据处理分析实践应用
15基于CALMET诊断模型的高时空分辨率精细化风场模拟技术专题
16如何使用格点数据分析中国积温变化技术视频
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
18

MCM箱模型建模方法及大气O3来源解析实践技术应用

19Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的实践技术应用
20CMIP6数据处理技术与典型案例分析及在多领域中的实践应用
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22双碳目标下太阳辐射预报模式【WRF-SOLAR】模拟方法及改进技术在气象、农林生态、电力等相关领域中的实践应用
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25
遥感降水与站点数据融合实践技术方法

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水文、地下水土壤体系课程(即买即看)
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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
2SWAT模型高阶应用暨无资料地区建模、不确定分析与气候变化、土地利用对面源污染影响模型改进及案例分析
3
HEC-RAS一维、二维建模方法及实践技术应用
4
新导则下的防洪评价报告编制方法及洪水建模
5
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
6
SWMM排水管网水力、水质建模及在海绵与水环境中的应用
7
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
8基于SWMM与城市内涝一维二维耦合模型的复杂排水系统建模/城市排涝/海绵城市技术应用
9基于ArcGIS水文分析、HEC-RAS模拟技术在洪水危险性及风险评估
10基于ArcGIS、InVEST与RUSLE水土流失模拟及分析中的实践技术应用
11ArcGIS在洪水灾害普查、风险评估及淹没制图中的实践技术应用
12基于遥感与GIS在滑坡、泥石流易发性、危险性、风险评价及普查中的应用
13HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践
14基于Python实现的深度学习技术在水文水质领域应用
15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
16AQUATOX水环境与水生态模型实践技术应用
17基于DEM的水文分析专题课程
18
基于GIS流域水文分析及水库库容计算
18“R语言+遥感”的水环境综合评价方法实战
19Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的应用
20Delft3D水动力-富营养化模型实践技术高级应用
21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
22FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及实践技术应用
23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
24Python在气象与海洋中的实践技术应用
25全套GMS地下水数值模拟技术与实际项目应用
26基于Surfer与Voxler数据处理及可视化实践技术
27地下水数值模拟软件Visual modflow Flex实践技术应用
28地面沉降数值模拟方法与实践技术应用
29地下水热耦合模拟FEFLOW建模实践技术应用
30地下水环评(一级)实践技术及Modflow地下水数值模拟
31环境土壤物理Hydrus1D2D模型实践技术应用及典型案例分析
32环境土壤物理Hydrus2D/3D模型实践技术应用
33系统性学习环境土壤物理模型HYDRUS1D/2D/3D建模方法与案例实践
34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
35水土保持方案编制实操与典型案例解析
36《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
37
全系统各类型工程水土保持方案编制实践技术系列
38三维地质建模数据处理高级实践技术应用
39PHREEQC建模及典型案例解析与高阶拓展应用
40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
41基于GMTSAR合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析
42
岩土工程渗流问题之有限单元法:理论、模块化编程实现、开源程序手把手实操
43计算流体力学 ANSYS FIuent 实践技术高级应用
44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
45HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran)模型应用
46AHP层次分析法在水利中的实践技术应用
47水资源论证方法与报告编制技术及实际案例分析专题
48ADCIRC模式与Python融合技术应用及案例分析
49基于RWEQ模型的土壤风蚀模数估算及其变化归因分析

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语言类体系课程(即买即看)
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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
4MATLAB 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
R语言Meta全流程、不确定、回归、诊断分析与绘图及Meta机器学习高级应用
9
基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用
10
【SEM】:结构方程模型(SEM)高阶应用系列
11
【SEM】:时间重复测量数据分析
12
【SEM】:结构方程模型预测问题-直接预测实现途径
13
【SEM】:空间自相关数据分析
14
【SEM】:非递归(non-recursive)结构方程模型实践
15
【SEM】:系统发育数据纳入结构方程模型技术
17
【SEM】:非线性、非正态、交互作用及分类变量分析
18
【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语言混合效应(多水平/层次/嵌套)模型及贝叶斯实现技术应用
23
基于R语言的分位数回归实践技术高级应用
24
全套Python机器学习核心技术与案例分析应用
25
统计方法在变量变化及变量间关系分析中的应用
26
扎根理论分析原理、方法与Nvivo实践技术应用
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
基因家族分析及SCI写作技巧实践技术应用
30基于PyTorch深度学习实践技术应用
31Python数据挖掘与机器学习实践应用
32基于PyTorch机器学习与深度学习实践与案例分析
33基于R语言的现代线性回归实践技术方法
34面向高校的基于算法的发明专利申请写作方法
35基于Geo与R语言的空间数据回归实践技术应用
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分子动力学LAMMPS模拟实战技术应用
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
41
基于GAMS的电力系统优化分析
42基于Citespace和vosviewer文献计量学可视化SCI论文高效写作方法
43基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法
44
面向课题组团队及科研人员AI培养计划:AI人工智能实践技术系统性教学方案
45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

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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





会员专享


如何成为会员:

1.凡参加Ai尚研修收费课程即为会员;
2.充值3500元即可成为会员(费用直接使用)。

会员特权:

1.参加直播、视频课程费用累积进行折扣,8.5折-7.5折
   (会员及学生享8.5折,累积4000以上享8折,累积10000以上享7.5折);
2.参与课程组织与报名,推荐者可获得课程
5%推荐现金
3.免费享受Ai尚研修会议平台中“会员免费”视频教程;
4.长期免费参与针对各领域简学实用公开课(无门槛);
5.免费参与开设的导师面对面线上答疑交流;
6.Ai尚研修资源站分享中数据免费下载。

Ai尚研修-王艳

183-4893-7383(电话)

END


Ai尚研修丨专注科研领域

技术推广,人才招聘推荐,科研活动服务

科研技术云导师,Easy  Scientific  Research

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