此次面向大气科学的机器学习讲习班是由南京大学大气科学学院、中尺度灾害性天气教育部重点实验室主办。此次讲习班的所有资源可免费获取并已获得授权。

2021年8月23日至27日，由南京大学大气科学学院、中尺度灾害性天气教育部重点实验室主办的“大气科学中的机器学习 ” 2021夏季国际讲习班顺利举办。鉴于今年疫情防控的特殊形势，本次讲习班采用线上授课的形式进行，特邀清华大学黄小猛副教授和英国杜伦大学杜海良助理教授进行系列讲座和教程。此次讲习班吸引了来自国内外多所高校和研究所的150余名科研人员和学生参加。 

23日上午8点30分，讲习班准时拉开帷幕，由雷荔傈教授主持开幕式。南京大学常务副校长谈哲敏教授致欢迎辞，指出了机器学习的快速发展形势，并展望了未来机器学习和大气科学的革命性融合。两位授课老师共同预祝学员在接下来的课程中取得收获。

课程讲习分为两部分进行。23日上午至25日，首先由杜海良老师介绍时间序列分析和建模，涵盖了物理过程的时间序列分析和模拟、非线性数学模型特征、可预报性的基本理解、预报评估方法、不确定性决策方法等。25日至27日上午，黄小猛老师接力推进，带大家进入了地球科学大数据和机器学习的世界，深入浅出地介绍了包括经典的卷积神经网络在内的各种机器、深度学习的方法及运用。同时，两位老师还带领学员们进行了丰富的上机练习和训练，进一步理解了理论知识，获得了实践经验。精彩的课程还启发了学员的思考，大家就如何将物理/动力引入统计、机器学习算法，改进模式评分，运用和设计合适的机器学习方法等诸多问题进行了深入的讨论。

通过五天的讲座与交流，学员们对该领域的基本知识、最新进展以及未来研究热点都有了详细的了解，为未来开展大气科学中的机器学习研究奠定了扎实的理论基础。

此次“大气科学中的机器学习”讲习班所有材料均已发布在官方GitHub源。官方GitHub源中包含了此次讲习班的几乎所有资料，比如讲习班日程安排、课程中用到课件和源代码。当然最重要的是包含了此次讲习班的录屏。