01
环境评估概述
环境评估的定义、重要性、传统方法与机器学习方法的对比。
定义对比
02
机器学习基础回顾
监督学习、无监督学习、强化学习在环境领域的应用场景。
监督无监督强化
03
数据采集与预处理
环境监测数据来源（卫星、传感器、气象站）、数据清洗、缺失值处理、异常值检测。
清洗缺失值异常检测
04
特征工程
环境数据的特征提取（温度、湿度、PM2.5、风速等）、特征选择、特征缩放。
特征提取缩放
05
回归模型实战
使用线性回归预测空气质量指数（AQI），模型评估（MSE、R²）。
线性回归AQI
06
分类模型实战
使用逻辑回归和随机森林进行土壤污染等级分类，混淆矩阵与ROC曲线。
逻辑回归随机森林
07
时间序列预测
使用ARIMA和LSTM预测未来一周的水质变化趋势。
ARIMALSTM
08
聚类分析
使用K-Means对城市环境监测站点进行分区，识别污染热点区域。
K-Means热点
09
模型部署
将训练好的环境评估模型封装为REST API，使用Flask进行部署。
FlaskAPI
10
项目实战：完整环境评估系统
构建一个完整的环境评估系统，从数据采集到模型部署的全流程。
全流程系统
11
环境数据可视化
使用Matplotlib和Seaborn绘制环境数据分布图、趋势图、热力图。
MatplotlibSeaborn
12
降维技术
使用PCA和t-SNE对高维环境数据进行可视化，发现隐藏模式。
PCAt-SNE
13
集成学习方法
使用XGBoost和LightGBM提升环境预测模型的准确率。
XGBoostLightGBM
14
模型解释性
使用SHAP和LIME解释环境模型的预测结果，增强可信度。
SHAPLIME
15
异常检测
使用孤立森林和One-Class SVM检测环境监测中的异常事件。
孤立森林SVM
16
迁移学习
将预训练模型迁移到新的环境监测任务中，减少数据需求。
预训练迁移
17
多任务学习
同时预测多个环境指标（如温度、湿度、污染物浓度）。
多任务联合预测
18
强化学习在环境控制中的应用
使用Q-Learning优化污水处理厂的运行参数。
Q-Learning优化
19
深度学习进阶：CNN与卫星图像
使用CNN处理环境卫星图像，进行土地利用分类。
CNN卫星图像
20
自然语言处理
从环境报告中提取关键信息，使用BERT进行文本分类。
BERT文本分类
21
模型优化
超参数调优（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。
网格搜索贝叶斯
22
模型评估与验证
交叉验证、留出法、时间序列交叉验证。
交叉验证留出法
23
数据不平衡处理
在环境灾害预测中处理罕见事件（如洪水、地震）。
不平衡罕见事件
24
联邦学习
在保护数据隐私的前提下，联合多个环境监测站训练模型。
隐私联合训练
25
边缘计算
将轻量级模型部署到物联网设备上进行实时环境监测。
IoT实时
26
模型监控与维护
监控部署模型的性能漂移，定期重新训练。
漂移重训练
27
环境法规与伦理
机器学习在环境评估中的合规性、公平性与透明度。
合规公平
28
案例研究
全球典型环境评估项目分析（如Google的Environmental Insights Explorer）。
案例EIE
29
未来趋势
AI for Good、数字孪生、碳中和与机器学习。
AI4Good碳中和
30
课程总结与项目展示
综合项目答辩，回顾核心知识点，展望职业发展。
答辩总结