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DeepLearning AI Tensorflow Developer.pdf - Aditya Jyoti Paul
恭喜！您已完成 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业认证计划的所有 4 门课程。作为此专业认证计划的一部分，您已学习：如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络，如何在训练网络识别真实世界图像时使用卷积来提高网络性能，如何教机器使用自然语言处理系统理解、分析和响应人类语音，等等！这些以及其他 TensorFlow 概念将成为即将到来的 AI 驱动未来转型的前沿。
如何引用本文：Rahul Malik、Sagar Pande、Nishi、Aditya Khamparia（2020 年）。人工智能和机器学习协助气候变化监测。人工智能与系统杂志，2，168–190。https://doi.org/10.33969/AIS.2020.21011。
气候变化影响社会运作，可能需要进行大量调整才能应对变化的气候模式。机器学习 (ML) 算法取得了长足进步，在其他研究领域取得了突破，最近还被认为有助于气候分析。尽管大量孤立的地球系统事件是用 ML 方法进行分析的，但尚未出现更通用的机器学习来更好地了解整个温度系统。例如，ML 可以帮助进行环境识别，其中复杂的反馈使得从即时方程分析甚至变量可视化和地球系统模型 (ESM) 诊断中进行表征变得困难。因此，人工智能 (AI) 可以基于确定的气候关联来提供即将到来的环境事件（包括极端事件）的增强警报。虽然 ESM 开发绝对必要，但我们建议同时关注使用 ML 和 AI 来识别和充分利用预先存在的模拟和数据。