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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción al Modelado Ambiental con LLM
- El papel de la IA 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 climáticos y meteorológicos.
- Evaluación del impacto de políticas ambientales con LLM.
LLM en Conservación y Biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con LLM.
- Seguimiento y predicción de la distribución de especies con LLM.
- Uso de LLM para apoyar la planificación de la conservación.
LLM para Impacto Ambiental y Políticas
- Análisis de informes de impacto ambiental con LLM.
- Papel de los LLM en el desarrollo de políticas y comunicación pública.
- Participación de partes interesadas mediante perspectivas basadas en datos.
Laboratorio práctico: Proyecto Ambiental con LLM
- Desarrollo de un modelo ambiental utilizando LLM.
- Simulación de escenarios y análisis de resultados.
- Presentación de resultados para apoyar estrategias ambientales.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento sobre ciencias ambientales y análisis de datos.
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimiento de modelado estadístico y aprendizaje automático.
Público objetivo
- Científicos e investigadores en ciencias ambientales.
- Analistas de datos.
- Formuladores de políticas y defensores del medio ambiente.
