Maschinelles Lernen in der Erdsystemmodellierung

Worum geht's

Du lernst datengetriebene und prozessbasierte Ansätze zur Modellierung des Erdsystems und seiner Komponenten kennen. Am Ende kannst du klassische prozessbasierte Modelle und verschiedene Machine‑Learning‑Methoden zur Beschreibung Erdsystemdynamiken benennen, interpretierbare KI‑Methoden anwenden und Ansätze zur Kombination von Prozess‑ und Datenmodellen kritisch bewerten.

Was du danach kannst

• Grundlagen der Modellierung des Erdsystems wiedergeben
• lineare und nichtlineare ML‑Methoden für Erdsystemdynamik benennen
• Methoden zur Erklärung und Interpretierbarkeit tiefer neuronaler Netze verstehen
• prozessorientierte und datengetriebene Modellansätze kombinieren und kritisch bewerten

Aus was das Modul besteht

• SeminarStudierende halten Vorträge, stellen Review‑ und Forschungsartikel vor und diskutieren diese kritisch
• ProjektarbeitVertiefung der Seminarinhalte; wenn möglich Reproduktion und Weiterführung wissenschaftlicher Ergebnisse

Lehrmethode

• Studierendenvorträgefördern das eigenständige Erarbeiten und die kritische Einordnung von Literatur
• Diskussion wissenschaftlicher Publikationentrainiert kritische Bewertung von Methoden und Ergebnissen
• Projektarbeit mit Reproduktion von Ergebnissenermöglicht praktische Vertiefung und Anwendung der besprochenen Methoden
• digitale LehrveranstaltungErmöglicht flexibles, ortsunabhängiges Lehren und Lernen