大氣科學中的人工智能技術

　　本書是一本專為大氣科學領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、人工智能、大數據技術等跨學科知識和技能的未來人才。內容包括：人工智能基礎篇，介紹人工智能的基本概念、數據預處理、特征提取、降維技術和數據可視化方法；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；機器學習基礎篇，涵蓋線性模型、決策樹、集成學習模型、支持向量機、樸素貝葉斯算法和聚類算法等經典機器學習算法；深度學習基礎篇，介紹前饋神經網絡、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、注意力機制、Transformer模型、圖神經網絡、生成對抗網絡（GANs）和擴散模型等深度學習技術；人工智能拓展篇，介紹表征學習、自監(jiān)督學習、遷移學習、強化學習、聯(lián)邦學習、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；人工智能可解釋性技術篇，講解機器學習模型的可解釋性技術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，熟練應用機器學習和深度學習技術，解決大氣科學中的實際問題，提升天氣預報和大氣科學中的分析能力。

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