原文>>>智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测中的应用
全球 气候变化已成为21世纪最严峻的环境挑战，其复杂的驱动因素如温室气体排放、气溶胶浓度、野火、海冰融化以及农业和生态系统变化等，交织影响着全球的气候格局。本课程旨在利用前沿的AI Agent技术和Python编程，系统讲解如何通过机器学习（如K-means、SVM、决策树）与深度学习（如CNN、LSTM）模型，进行全球气候变化驱动因素的数据分析与趋势预测。
目录
[第六部分：LLM大模型与AI Agent的相关特征](#第六部分：LLM大模型与AI Agent的相关特征)
[第七部分：通过LLM大模型建立自己的AI Agent](#第七部分：通过LLM大模型建立自己的AI Agent)
【文章亮点】：
前沿技术融合： 融合AI Agent技术与Python编程，利用大语言模型（如ChatGPT、Deepseek）辅助数据处理与分析。
多模型集成： 结合机器学习（K-means、SVM、决策树）与深度学习（CNN、LSTM）方法，对气候驱动因素进行全面预测。
多源数据应用： NASA卫星数据、CMIP6气候数据等多种数据源的下载、预处理与分析。
实战案例丰富： 通过野火探测、农作物影响评估、生态环境监测等实际项目，帮助大家掌握理论与实践技能。
数据科学全流程： 从数据获取、清洗、建模、训练优化到结果解释的完整数据科学流程。
**科研成果助力：**如何利用神经网络图生成工具，辅助撰写高质量科研论文。
【内容简述】：
第一部分：气候变化驱动因素与数据科学基础
1.1 气候变化
全球气候变化
中国碳中和计划
CMIP6气候数据简介
1.2 相关驱动因素导致全球全球气候变化
温室气体排放
云和气溶胶
火灾
生态环境
农业生产
1.3 ChatGPT、Deepseek的简介和应用
·ChatGPT、Deepseek的简介
·ChatGPT、Deepseek的使用
·ChatGPT的Prompt的模板（Elavis Saravia框架和CRISPE框架）
1.4 气候数据科学的应用
数据科学在气候变化研究中的作用
机器学习和深度学习分析气候数据，预测气候变化趋势
数据科学流程，包括数据获取、清洗、建模和结果解释
第二部分：Python数据处理和可视化
2.1 Python环境的安装（Anaconda环境安装，虚拟环境的配置，Jupyter Notebook安装）
2.2 Python相关库原理介绍（Numpy，Pandas，Matplotlib，Cartopy，Pyhdf）
2.3 Jupyter Notebook实操:
Numpy库（最小值，最大值，平均值，标准差，NaN数据）
Matplotlib库（折线图，散点图，饼状图，热力图）
Pandas库(数据读取)
Cartopy库（投影方式；分辨率，海岸线，河流，国界线；轨迹线；截取区域）
Pyhdf库（读取卫星数据）
第三部分：机器学习模型
3.1机器学习的分类
监督学习（Supervised Learning）
非监督学习（Unsupervised Learning）
3.2监督学习
监督回归算法（Regression Algorithms）
线性回归（Linear Regression）
多项式回归（Polynomial Regression）
监督分类算法（Classification Algorithms）
逻辑回归（Logistic Regression）
K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）
决策树（Decision Trees）
随机森林（Random Forests）
梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）
3.3 非监督学习
聚类算法（Clustering Algorithms）
K-means聚类
层次聚类（Hierarchical Clustering）
降维技术（Dimensionality Reduction）
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
3.4模型评估指标：
回归指标（MSE、RMSE、MAE、R²）
分类指标（Accuracy、Precision、Recall、F1-Score）
3.5 ARIMA（自回归差分移动平均）：
ARIMA是时间序列分析与预测的统计模型。它可以用于处理平稳时间序列和非平稳时间序列，通过捕捉时间序列中的自相关和趋势信息来进行预测 。
案例：温室气体浓度的时序分析与预测
第四部分：深度学习模型
4.1 神经网络基础（Artificial Neural Networks, ANN）
4.2深度学习框架：TensorFlow和PyTorch
4.3卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）
4.4 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）
4.5 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）
4.6 使用NN-SVG画神经网络图
第五部分：实战
5.1 全球气候变化相关数据集下载与处理（MERRA2气溶胶、MODIS气溶胶、MODIS海冰、MODIS叶绿素、CALIPSO气溶胶、AERONET气溶胶）
5.2 CMIP6数据集下载和处理案例
5.3 野火气溶胶探测识别（R-CNN）
5.4 气候变化对农作物的影响（农作物生产）
5.5 气候变化对生态环境的影响(NDVI预测，草地监控)
第六部分：LLM大模型与AI Agent的相关特征
6.1 AI Agent基础： 以AlphaGo为例解析AI Agent的原理。
6.2 大语言模型优势： 探讨ChatGPT、Deepseek、grok-3等模型如何成为AI Agent的大脑。
6.3 如何通过LLM大模型构建自己的AI Agent，整合气候数据分析与科研需求。
6.4 演示如何利用AI Agent进行智能数据处理与决策支持。
第七部分：通过LLM大模型建立自己的AI Agent****
7.1 本地大模型下载与配置： 安装Ollama等本地大语言模型。
7.2 使用Prompt训练本地大模型
7.3 构建并训练专属AI Agent，实现与Python的无缝对接
7.4 API接口应用： 利用ChatGPT API进行模型调用，扩展研究和数据分析能力。
7.5 通过LLM大模型训练自己专属的AI Agent（机器学习、深度学习、气候变化等专属AI Agent）
第八部分：几种大语言模型对比和总结
8.1 大语言模型对比： 分析ChatGPT、Deepseek和grok-3在科研与开发中的不同优势与应用场景。