Contacta con nosotros

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

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas