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Temario del curso
Introducción al Modelado Ambiental con LLMs
- El papel de la Inteligencia Artificial en las ciencias ambientales.
- Visión general de los LLMs y sus capacidades en el análisis de datos.
- Casos de estudio: LLMs en la investigación climática y ambiental.
LLMs para Análisis de Datos y Predicción
- Preprocesamiento de datos ambientales para LLMs.
- Construcción de modelos predictivos para patrones meteorológicos y climáticos.
- Evaluación del impacto de políticas ambientales con LLMs.
LLMs en Conservación y Biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con LLMs.
- LLMs para rastrear y predecir la distribución de especies.
- Uso de LLMs para apoyar la planificación de la conservación.
LLMs para Impacto Ambiental y Políticas
- Análisis de informes de impacto ambiental con LLMs.
- LLMs en el desarrollo de políticas y comunicación pública.
- Participación de los interesados con conocimientos basados en datos.
Laboratorio Práctico: Proyecto Ambiental con LLMs
- Desarrollo de un modelo ambiental utilizando LLMs.
- Simulación de escenarios y análisis de resultados.
- Presentación de resultados para respaldar estrategias ambientales.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de las ciencias ambientales y el análisis de datos.
- Experiencia con la programación en Python.
- Familiaridad con el modelado estadístico y el aprendizaje automático.
Público Objetivo
- Científicos e investigadores en ciencias ambientales.
- Analistas de datos.
- Tomadores de decisiones y defensores del medio ambiente.
14 Horas
