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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la modelización ambiental con LLM
- El papel de la inteligencia artificial en las ciencias ambientales
- Visión general de LLM y sus capacidades en el análisis de datos
- Casos de estudio: LLM en la 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
- Modelización 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
- LLM en el desarrollo de políticas y comunicación pública
- Participación de partes interesadas con 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
- Comprensión de las ciencias ambientales y el análisis de datos
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con modelización estadística y aprendizaje automático
Público objetivo
- Científicos e investigadores ambientales
- Analistes de datos
- Responsables políticos y defensores del medio ambiente
