本書是一本專為大氣科學領(lǐng)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(shù)據(jù)技術(shù)等跨學科知識和技能的未來人才。內(nèi)容包括人工智能基礎(chǔ)篇介紹人工智能的基本概念、數(shù)據(jù)預處理、特征提取、降維技術(shù)和數(shù)據(jù)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，如遺傳算法和蟻群算法；機器學習基礎(chǔ)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(jīng)典機器學習算法；深度學習基礎(chǔ)篇介紹前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機制、Transformer模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)和擴散模型等深度學習技術(shù)；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(shù)；人工智能可解釋性技術(shù)篇講解機器學習模型的可解釋性技術(shù)和人工智能因果推理。