DeepSeek: AI for Sustainability

• Podstawowe zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Znajomość wyzwań związanych ze zrównoważonym rozwojem i ochroną środowiska
• Doświadczenie w analizie i wizualizacji danych (preferowane, ale nie wymagane)

Odbiorcy

• Specjaliści ds. zrównoważonego rozwoju integrujący sztuczną inteligencję z inicjatywami środowiskowymi
• Naukowcy analizujący dane dotyczące klimatu i wpływu społecznego
• Programiści AI tworzący aplikacje ukierunkowane na zrównoważony rozwój

Modele DeepSeek mogą być wykorzystywane do inicjatyw na rzecz zrównoważonego rozwoju, w tym monitorowania środowiska, analizy klimatu i projektów wpływu społecznego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. zrównoważonego rozwoju, badaczy i programistów AI, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do zastosowania analizy opartej na sztucznej inteligencji w celu zapewnienia zrównoważonego rozwoju, modelowania predykcyjnego działań klimatycznych i odpowiedzialnych aplikacji AI dla dobra społecznego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wykorzystywać modele DeepSeek do analizy danych związanych ze zrównoważonym rozwojem.
• Zastosować sztuczną inteligencję do modelowania zmian klimatu, optymalizacji zasobów i monitorowania różnorodności biologicznej.
• Opracowywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w zakresie wpływu społecznego i celów zrównoważonego rozwoju (SDG).
• Zapewnienie odpowiedzialnych praktyk AI w aplikacjach związanych ze zrównoważonym rozwojem.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji na rzecz zrównoważonego rozwoju

• Przegląd wyzwań związanych ze zrównoważonym rozwojem i rola AI
• Kluczowe techniki AI dla wpływu na środowisko i społeczeństwo
• Wprowadzenie do DeepSeek modeli zrównoważonego rozwoju

Zastosowanie sztucznej inteligencji w monitorowaniu środowiska

• Analiza danych satelitarnych i geoprzestrzennych
• Przewidywanie wzorców klimatycznych i ekstremalnych warunków pogodowych
• Monitorowanie wylesiania, zanieczyszczenia i bioróżnorodności

Sztuczna inteligencja dla zrównoważonych zasobów Management

• Optymalizacja zużycia energii za pomocą sztucznej inteligencji
• Analityka predykcyjna dla zarządzania wodą i odpadami
• Zrównoważony łańcuch dostaw oparty na sztucznej inteligencji

Wykorzystanie AI do wywierania wpływu społecznego

• Aplikacje AI do reagowania na katastrofy i zarządzania kryzysowego
• Poprawa zdrowia publicznego i planowania urbanistycznego dzięki sztucznej inteligencji
• Sztuczna inteligencja na rzecz ograniczania ubóstwa i dostępności edukacji

Tworzenie rozwiązań AI dla zrównoważonego rozwoju (SDGs)

• Dostosowanie projektów AI do globalnych celów zrównoważonego rozwoju
• Studia przypadków inicjatyw zrównoważonego rozwoju opartych na sztucznej inteligencji
• Opracowywanie rozwiązań AI o wymiernym wpływie

Zapewnienie odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w zrównoważonym rozwoju

• Radzenie sobie z uprzedzeniami i kwestiami etycznymi w zastosowaniach AI
• Prywatność i bezpieczeństwo danych w zrównoważonej sztucznej inteligencji
• Najlepsze praktyki w zakresie przejrzystych i uczciwych rozwiązań AI

Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji i zrównoważonym rozwoju

• Pojawiające się innowacje AI dla zrównoważonego rozwoju
• Postępy w modelowaniu predykcyjnym i środowiskowej sztucznej inteligencji
• Możliwości współpracy między sektorami AI i zrównoważonego rozwoju

Podsumowanie i kolejne kroki