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Temario del curso
Introducción al modelado ambiental con LLM
- El papel de la IA en las ciencias ambientales
- Resumen de los LLM y sus capacidades en el análisis de datos
- Casos de estudio: LLM en investigación climática y ambiental
LLM para análisis de datos y predicción
- Preprocesamiento de datos ambientales para LLM
- Construcción de modelos predictivos para patrones meteorológicos y climáticos
- Evaluación del impacto de políticas ambientales con LLM
LLM en conservación y biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con LLM
- LLM para rastrear y predecir la distribución de especies
- Uso de LLM para apoyar la planificación de la conservación
LLM para impacto ambiental y políticas
- Análisis de informes de impacto ambiental con LLM
- LLM en el desarrollo de políticas y comunicación pública
- Participación de las partes interesadas con perspectivas basadas 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 estrategias ambientales
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las ciencias ambientales y el análisis de datos
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de modelado estadístico y aprendizaje automático
Público objetivo
- Científicos e investigadores ambientales
- Analistas de datos
- Tomadores de decisiones y defensores del medio ambiente
14 Horas
