气象局人工智能培训课件

气象局人工智能培训课件单击此处添加文档副标题内容汇报人：XX目录01.人工智能基础03.AI在气象预测中的应用02.气象数据分析04.AI技术工具介绍05.案例分析与实践06.未来趋势与挑战01人工智能基础AI定义与原理模拟人类智能，使机器具备感知、推理、决策等能力。AI定义基于机器学习、深度学习，通过数据训练模型实现智能。AI原理机器学习概述定义与原理机器学习概述应用领域与价值机器学习概述深度学习简介核心定义模拟人脑神经网络，自动提取数据特征典型模型CNN处理图像，RNN/Transformer处理序列数据应用场景气象预测、灾害监测、气候模型优化02气象数据分析数据采集技术通过地面观测站，实时收集温度、湿度等基础气象数据。地面观测站利用卫星遥感，高效采集大范围气象数据，提升监测精度。卫星遥感技术数据预处理方法去除气象数据中的异常值、缺失值，确保数据质量。数据清洗01将气象数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，便于分析。数据标准化02数据分析应用实例利用AI分析历史气象数据，精准预测未来天气变化。天气预测通过数据分析模型，提前发现气象灾害迹象，及时发布预警。灾害预警03AI在气象预测中的应用预测模型构建根据预测目标选模型，如分类用逻辑回归，时间序列用ARIMA。模型类型选择用交叉验证评估模型，调优超参数，提升预测准确率。模型验证优化收集多源气象数据，处理缺失值、异常值，转换变量类型。数据收集处理010203模型训练与优化选择适合的AI模型，如神经网络，利用处理后的数据进行训练，提升预测准确性。模型选择与训练收集多源气象数据，进行清洗和预处理，为模型训练提供高质量数据集。数据收集与处理预测结果评估通过对比AI预测结果与实际气象数据，评估预测的准确率。准确性评估01分析AI预测结果发布的时间与实际气象事件发生的时间差，评估时效性。时效性评估0204AI技术工具介绍常用AI开发平台字节跳动推出的无代码平台，提供插件库与大模型，支持多平台部署。字节Coze平台01腾讯基于混元大模型打造，提供多场景模板，支持低代码开发。腾讯元器平台02依托文心大模型，提供零代码/低代码开发，覆盖多场景需求。百度文心平台03编程语言与库Python功能强大且开源，在气象数据处理、建模中应用广泛。Python语言Numpy、Pandas等库助力气象数据高效处理与分析。科学计算库模型部署与维护阐述模型部署后的日常维护、更新及故障排查策略。维护策略介绍AI模型从开发到部署的完整流程及关键步骤。部署流程05案例分析与实践成功案例分享某气象局利用AI模型，提升天气预测精度，减少误差率。天气预测优化AI技术助力，某地气象局实现灾害预警时间大幅提前，保障安全。灾害预警提速实际操作演练01模拟天气预测利用AI模型模拟天气变化，进行预测操作演练，提升预测准确性。02数据处理分析通过实际气象数据，演练AI数据处理与分析技能，挖掘数据价值。问题解决技巧清洗异常数据，填补缺失值，确保数据质量，为分析提供可靠基础。根据实际需求调整模型参数，提升预测精度，解决模型过拟合或欠拟合问题。数据预处理模型调优06未来趋势与挑战AI技术发展趋势多模态大模型将深度融入气象研究，提升复杂数据挖掘能力。多模态技术深化具身智能技术将在气象监测等工业场景实现规模化应用。具身智能应用气象AI应用将建立全球协同治理框架，规范数据与算法标准。AI治理规范化气象领域挑战数据隐私与安全风险高，需规范数据共享行为。小规模天气预测难，AI模型存在不确定性。AI治理框架缺失，全球协同合作机制待建。气象领域挑战持续学习与创新紧跟