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Temario del curso
Introducción al modelado ambiental con LLM
- El papel de la inteligencia artificial en las ciencias ambientales.
- Visión general de los LLM y sus capacidades en el análisis de datos.
- Casos de estudio: LLM en investigación climática y ambiental.
LLM para análisis de datos y predicción
- Preprocesamiento de datos ambientales para LLM.
- Construcción de modelos predictivos para patrones meteorológicos y climáticos.
- Evaluación del impacto de políticas ambientales con LLM.
LLM en conservación y biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con LLM.
- LLM para rastrear y predecir la distribución de especies.
- Uso de LLM para apoyar la planificación de la conservación.
LLM para impacto ambiental y políticas
- Análisis de informes de impacto ambiental con LLM.
- Uso de LLM en el desarrollo de políticas y comunicación pública.
- Involucramiento de las partes interesadas con información basada en datos.
Laboratorio práctico: proyecto ambiental con LLM
- Desarrollo de un modelo ambiental usando LLM.
- Simulación de escenarios y análisis de resultados.
- Presentación de resultados para apoyar estrategias ambientales.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las ciencias ambientales y el análisis de datos.
- Experiencia con programación en Python.
- Familiaridad con modelado estadístico y aprendizaje automático.
Audiencia
- Científicos e investigadores ambientales.
- Análisis de datos.
- Tomadores de decisiones y defensores del medio ambiente.
14 Horas
