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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

Número de participantes


Precio por participante

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