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学习资源 | NOAA连接AI与环境科学(八)—机器学习工具与实践

背景动机

AI,机器学习/深度学习技术(包括深层神经网络,DNN)在许多领域和应用中取得了很大的进展,包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域,人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而,直到最近,在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是,AI在这些领域的应用在不断增加,而且取得了令人鼓舞的结果,其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加,将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器,一系列新传感器,以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战,AI已经成为潜在的解决技术。

主要内容

  1. 我的神经网络学习了哪些策略?
  2. ClimateNet:一个专家标记的开放数据集和深度学习架构,用于实现对极端天气的高精度分析。
  3. 地球系统科学人工智能编程马拉松,挑战问题和经验教训。
  4. "人工智能促进科学 "计划在荷兰阿贡举行。

资源获取

第8期的视频及PPT资料获取,后台回复NOAA8

Cartopy高阶指南

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本文分享自微信公众号 - 好奇心Log(Curiosity-log),作者:郭好奇同学

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原始发表时间:2020-10-03

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