Tecnologia de Inteligência Artificial na Ciência Atmosférica Ciências Naturais Imprensa Meteorológica

●seqüência
Prefácio
Parte I: Noções básicas de inteligência artificial
Capítulo 1: Fundamentos da Inteligência Artificial
1.1 O que é inteligência artificial?
1.1.1 Definição de Inteligência Artificial
1.1.2 História do desenvolvimento da inteligência artificial
1.2 Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo
1.2.1 Ciência de Dados
1.2.2 Aprendizado de máquina
1.2.3 Aprendizado profundo
1.3 Classificação dos métodos de inteligência artificial
1.3.1 Aprendizagem supervisionada
1.3.2 Aprendizagem não supervisionada
1.3.3 Aprendizagem semi-supervisionada
1.3.4 Aprendizagem auto-supervisionada
1.3.5 Aprendizagem por Transferência
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Este livro é um livro didático escrito especificamente para alunos de graduação e pesquisadores na área de ciências atmosféricas. Ele visa cultivar futuros talentos com conhecimento e habilidades interdisciplinares em ciências atmosféricas, inteligência artificial, tecnologia de big data, etc. O conteúdo inclui: Noções básicas de inteligência artificial, que introduz os conceitos básicos de inteligência artificial, pré-processamento de dados, extração de recursos, tecnologia de redução de dimensionalidade e métodos de visualização de dados; Inteligência artificial inspirada na natureza, que ensina os princípios básicos de algoritmos inspirados na natureza, como algoritmos evolucionários e algoritmos de inteligência de enxame; Noções básicas de aprendizado de máquina, que abrange algoritmos clássicos de aprendizado de máquina, como modelos lineares, árvores de decisão, modelos de aprendizado de conjunto, máquinas de vetores de suporte, algoritmos Bayes ingênuos e algoritmos de agrupamento; Noções básicas de aprendizado profundo, que introduz tecnologias de aprendizado profundo, como redes neurais feedforward, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, mecanismos de atenção, modelos de transformador, redes neurais de grafos, redes adversariais generativas (GANs) e modelos de difusão; Extensão de Inteligência Artificial, que apresenta tecnologias de ponta, como aprendizagem por representação, aprendizagem autossupervisionada, aprendizagem por transferência, aprendizagem por reforço, aprendizagem federada, análise de séries temporais, processamento de linguagem natural, geração de imagens e vídeos e grandes modelos meteorológicos; Tecnologia de Explicabilidade da Inteligência Artificial, que explica a tecnologia de explicabilidade de modelos de aprendizado de máquina e o raciocínio causal da inteligência artificial. Este livro não apenas fornece...