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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción al modelado ambiental con LLM
- El papel de la inteligencia artificial en la ciencia ambiental
- Descripción general de los LLM y sus capacidades en el análisis de datos
- Estudios de caso: 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 climáticos y meteorológicos
- Evaluación del impacto de las políticas ambientales con LLM
LLM en conservación y biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con LLM
- Uso de LLM para rastrear y predecir la distribución de especies
- Apoyo a la planificación de la conservación mediante LLM
LLM para el impacto ambiental y las políticas
- Análisis de informes de impacto ambiental con LLM
- Uso de LLM en el desarrollo de políticas y la comunicación pública
- Compromiso de los grupos de interés con conocimientos basados 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 respaldar estrategias ambientales
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos en ciencias ambientales y análisis de datos
- Experiencia en programación con Python
- Familiaridad con modelado estadístico y aprendizaje automático
Público objetivo
- Científicos e investigadores ambientales
- Analistas de datos
- Responsables de políticas y defensores del medio ambiente
