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Temario del curso
Introducción a la modelización 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 la investigación climática y ambiental.
LLM para el análisis de datos y la predicción
- Preprocesamiento de datos ambientales para LLM.
- Construcción de modelos predictivos para patrones meteorológicos y climáticos.
- Evaluación del impacto de las políticas ambientales con LLM.
LLM en la conservación y la biodiversidad
- Modelización de ecosistemas y biodiversidad con LLM.
- LLM para el seguimiento y la predicción de la distribución de especies.
- Uso de LLM para apoyar la planificación de la conservación.
LLM para el impacto ambiental y las políticas
- Análisis de informes de impacto ambiental con LLM.
- LLM en el desarrollo de políticas y la comunicación pública.
- Participación de los grupos de interés con información basada 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 las estrategias ambientales.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las ciencias ambientales y el análisis de datos.
- Experiencia con la programación en Python.
- Conocimiento de la modelización estadística y el aprendizaje automático.
Público objetivo
- Científicos e investigadores en ciencias ambientales.
- Analistas de datos.
- Formuladores de políticas y defensores del medio ambiente.
14 Horas
