简介：介绍了数据挖掘、机器学习和深度学习的概念和相互关系,按照整体性学习理论建立了气象领域深度学习知识体系框架,简要介绍了当前主流的深度学习框架工具Caffe和TensorFlow,以及深度学习在气象领域的几个前沿应用,最后提出了推进深度学习技术在气象领域研究应用应当重视的三个关键环节.
简介：2017年8月27日至9月3日，中国气象局气象干部培训学院（以下简称“干部学院”）侯锦芳和邓京勉一行2人代表团赴澳大利亚气象局访问，并参加了在澳大利亚墨尔本举办的WMO第12届气象学习创建活动（CALMet）大会。
气象领域深度学习知识体系框架及前沿应用
访问澳大利亚气象局和参加WMO第12届气象学习创建活动（CALMet）大会总结
