Contacta con nosotros

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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas