大氣科學(xué)中的人工智能技術(shù)

　　本書是一本專為大氣科學(xué)領(lǐng)域的本科生和研究人員編寫的教科書，旨在培養(yǎng)具備大氣科學(xué)、人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)等跨學(xué)科知識和技能的未來人才。內(nèi)容包括：人工智能基礎(chǔ)篇，介紹人工智能的基本概念、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、降維技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化方法；自然啟發(fā)的人工智能篇，講授進化算法、群體智能算法等自然啟發(fā)算法的基本原理；機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇，涵蓋線性模型、決策樹、集成學(xué)習(xí)模型、支持向量機、樸素貝葉斯算法和聚類算法等經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法；深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇，介紹前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機制、Transformer模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）和擴散模型等深度學(xué)習(xí)技術(shù)；人工智能拓展篇，介紹表征學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、時間序列分析、自然語言處理、圖像和視頻生成及氣象大模型等前沿技術(shù)；人工智能可解釋性技術(shù)篇，講解機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性技術(shù)和人工智能因果推理。本書不僅提供了全面的知識體系，還注重培養(yǎng)讀者的實踐能力，通過豐富的實際案例，提升解決問題的能力。讀者將掌握人工智能的基本理論和方法，熟練應(yīng)用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，解決大氣科學(xué)中的實際問題，提升天氣預(yù)報和大氣科學(xué)中的分析能力。

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