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Plan du cours
Introduction à la modélisation environnementale avec les LLM
- Le rôle de l'IA dans les sciences de l'environnement.
- Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités en analyse de données.
- Études de cas : les LLM dans la recherche climatique et environnementale.
LLM pour l'analyse de données et la prédiction
- Prétraitement des données environnementales pour les LLM.
- Construction de modèles prédictifs pour les modèles météorologiques et climatiques.
- Évaluation de l'impact des politiques environnementales avec les LLM.
LLM dans la conservation et la biodiversité
- Modélisation des écosystèmes et de la biodiversité avec les LLM.
- LLM pour le suivi et la prédiction de la répartition des espèces.
- Utilisation des LLM pour soutenir la planification de la conservation.
LLM pour l'impact environnemental et les politiques
- Analyse des rapports d'impact environnemental avec les LLM.
- Rôle des LLM dans l'élaboration des politiques et la communication publique.
- Engagement des parties prenantes grâce à des informations fondées sur les données.
Atelier pratique : Projet environnemental avec des LLM
- Développement d'un modèle environnemental à l'aide de LLM.
- Simulation de scénarios et analyse des résultats.
- Présentation des résultats pour soutenir les stratégies environnementales.
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des sciences de l'environnement et de l'analyse de données.
- Une expérience en programmation Python.
- Une connaissance de la modélisation statistique et de l'apprentissage automatique.
Audience
- Scientifiques et chercheurs en environnement.
- Analystes de données.
- Décideurs politiques et défenseurs de l'environnement.
14 Heures
