【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
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前言
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
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
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
1.2.1 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
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。
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。
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。
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。
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。
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
3.2.1 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
3.3.1 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
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
4.2.1 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
4.3.1 卷积神经网络介绍
4.3.2 Unet进行雷达回波的预测
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
王艳183-4893-7383(微电)
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