Python人工智能在气象中的实践技术应用
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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。
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①WRF模式与Python融合技术应用及精美绘图;WRF模式运行;WRF模式前后处理
③基于Python机器学习、深度学习技术在气象、海洋、水文等领域中实践应用
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①Python背景及其在气象中的应用②Anaconda解释和安装以及Jupyter配置③Python基础语法
1.2 科学数据处理基础库①Numpy库②Pandas库③Scipy库④Matplotlib和Cartopy库⑤常用数据格式的IO

2.2 sklearn和pytorch库
②pytorch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。

3.3 机器学习预测风电场的风功率①lightGBM模型预测风功率②调参利器—网格搜索GridSearch于K折验证

4.3 深度学习—卷积网络①卷积神经网络介绍②Unet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。
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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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Ai尚研修-王艳
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