氣象局人工智能培訓(xùn)課件單擊此處添加文檔副標題內(nèi)容匯報人：XX目錄01.人工智能基礎(chǔ)03.AI在氣象預(yù)測中的應(yīng)用02.氣象數(shù)據(jù)分析04.AI技術(shù)工具介紹05.案例分析與實踐06.未來趨勢與挑戰(zhàn)01人工智能基礎(chǔ)AI定義與原理模擬人類智能，使機器具備感知、推理、決策等能力。AI定義基于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)智能。AI原理機器學(xué)習(xí)概述定義與原理機器學(xué)習(xí)概述應(yīng)用領(lǐng)域與價值機器學(xué)習(xí)概述深度學(xué)習(xí)簡介核心定義模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動提取數(shù)據(jù)特征典型模型CNN處理圖像，RNN/Transformer處理序列數(shù)據(jù)應(yīng)用場景氣象預(yù)測、災(zāi)害監(jiān)測、氣候模型優(yōu)化02氣象數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集技術(shù)通過地面觀測站，實時收集溫度、濕度等基礎(chǔ)氣象數(shù)據(jù)。地面觀測站利用衛(wèi)星遙感，高效采集大范圍氣象數(shù)據(jù)，提升監(jiān)測精度。衛(wèi)星遙感技術(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法去除氣象數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗01將氣象數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間，便于分析。數(shù)據(jù)標準化02數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實例利用AI分析歷史氣象數(shù)據(jù)，精準預(yù)測未來天氣變化。天氣預(yù)測通過數(shù)據(jù)分析模型，提前發(fā)現(xiàn)氣象災(zāi)害跡象，及時發(fā)布預(yù)警。災(zāi)害預(yù)警03AI在氣象預(yù)測中的應(yīng)用預(yù)測模型構(gòu)建根據(jù)預(yù)測目標選模型，如分類用邏輯回歸，時間序列用ARIMA。模型類型選擇用交叉驗證評估模型，調(diào)優(yōu)超參數(shù)，提升預(yù)測準確率。模型驗證優(yōu)化收集多源氣象數(shù)據(jù)，處理缺失值、異常值，轉(zhuǎn)換變量類型。數(shù)據(jù)收集處理010203模型訓(xùn)練與優(yōu)化選擇適合的AI模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用處理后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，提升預(yù)測準確性。模型選擇與訓(xùn)練收集多源氣象數(shù)據(jù)，進行清洗和預(yù)處理，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)收集與處理預(yù)測結(jié)果評估通過對比AI預(yù)測結(jié)果與實際氣象數(shù)據(jù)，評估預(yù)測的準確率。準確性評估01分析AI預(yù)測結(jié)果發(fā)布的時間與實際氣象事件發(fā)生的時間差，評估時效性。時效性評估0204AI技術(shù)工具介紹常用AI開發(fā)平臺字節(jié)跳動推出的無代碼平臺，提供插件庫與大模型，支持多平臺部署。字節(jié)Coze平臺01騰訊基于混元大模型打造，提供多場景模板，支持低代碼開發(fā)。騰訊元器平臺02依托文心大模型，提供零代碼/低代碼開發(fā)，覆蓋多場景需求。百度文心平臺03編程語言與庫Python功能強大且開源，在氣象數(shù)據(jù)處理、建模中應(yīng)用廣泛。Python語言Numpy、Pandas等庫助力氣象數(shù)據(jù)高效處理與分析。科學(xué)計算庫模型部署與維護闡述模型部署后的日常維護、更新及故障排查策略。維護策略介紹AI模型從開發(fā)到部署的完整流程及關(guān)鍵步驟。部署流程05案例分析與實踐成功案例分享某氣象局利用AI模型，提升天氣預(yù)測精度，減少誤差率。天氣預(yù)測優(yōu)化AI技術(shù)助力，某地氣象局實現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警時間大幅提前，保障安全。災(zāi)害預(yù)警提速實際操作演練01模擬天氣預(yù)測利用AI模型模擬天氣變化，進行預(yù)測操作演練，提升預(yù)測準確性。02數(shù)據(jù)處理分析通過實際氣象數(shù)據(jù)，演練AI數(shù)據(jù)處理與分析技能，挖掘數(shù)據(jù)價值。問題解決技巧清洗異常數(shù)據(jù)，填補缺失值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為分析提供可靠基礎(chǔ)。根據(jù)實際需求調(diào)整模型參數(shù)，提升預(yù)測精度，解決模型過擬合或欠擬合問題。數(shù)據(jù)預(yù)處理模型調(diào)優(yōu)06未來趨勢與挑戰(zhàn)AI技術(shù)發(fā)展趨勢多模態(tài)大模型將深度融入氣象研究，提升復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘能力。多模態(tài)技術(shù)深化具身智能技術(shù)將在氣象監(jiān)測等工業(yè)場景實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。具身智能應(yīng)用氣象AI應(yīng)用將建立全球協(xié)同治理框架，規(guī)范數(shù)據(jù)與算法標準。AI治理規(guī)范化氣象領(lǐng)域挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)隱私與安全風險高，需規(guī)范數(shù)據(jù)共享行為。小規(guī)模天氣預(yù)測難，AI模型存在不確定性。AI治理框架缺失，全球協(xié)同合作機制待建。氣象領(lǐng)域挑戰(zhàn)持續(xù)學(xué)習(xí)與創(chuàng)新緊跟