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Temario del curso

Introducción a la IA para la sostenibilidad

  • Visión general de los desafíos de sostenibilidad y el papel de la inteligencia artificial.
  • Técnicas clave de IA para el impacto ambiental y social.
  • Introducción a los modelos de DeepSeek aplicados a la sostenibilidad.

Aplicación de la IA al monitoreo ambiental

  • Análisis de datos satelitales y geoespaciales.
  • Predicción de patrones climáticos y fenómenos meteorológicos extremos.
  • Monitoreo de la deforestación, la contaminación y la biodiversidad.

IA para la gestión sostenible de recursos

  • Optimización del consumo energético mediante inteligencia artificial.
  • Análisis predictivo para la gestión del agua y los residuos.
  • Sostenibilidad de la cadena de suministro impulsada por IA.

Uso de la IA para el impacto social

  • Aplicaciones de IA para la respuesta ante desastres y la gestión de crisis.
  • Mejora de la salud pública y la planificación urbana con inteligencia artificial.
  • IA para la erradicación de la pobreza y el acceso a la educación.

Construcción de soluciones de IA para los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

  • Alineación de proyectos de IA con objetivos globales de sostenibilidad.
  • Estudios de caso de iniciativas de sostenibilidad impulsadas por inteligencia artificial.
  • Desarrollo de soluciones de IA con impacto medible.

Garantía de una IA responsable en la sostenibilidad

  • Abordaje de sesgos y preocupaciones éticas en aplicaciones de IA.
  • Privacidad y seguridad de los datos en la inteligencia artificial aplicada a la sostenibilidad.
  • Mejores prácticas para soluciones de IA transparentes y equitativas.

Tendencias futuras en IA y sostenibilidad

  • Innovaciones emergentes de IA para la sostenibilidad.
  • Avances en modelado predictivo e inteligencia ambiental.
  • Oportunidades de colaboración entre los sectores de IA y sostenibilidad.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Familiaridad con los desafíos de sostenibilidad y medioambientales.
  • Experiencia en análisis y visualización de datos (deseable, pero no obligatoria).

Público objetivo

  • Profesionales de la sostenibilidad que integran inteligencia artificial en iniciativas ambientales.
  • Investigadores que analizan datos de impacto climático y social.
  • Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones enfocadas en la sostenibilidad.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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