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Temario del curso

Introducción a la modelización ambiental con LLM

  • El papel de la IA en las ciencias ambientales
  • Visión general 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

  • Modelización 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 política

  • Análisis de informes de impacto ambiental con LLM
  • LLM en el desarrollo de políticas y comunicación pública
  • Participación de stakeholders 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
  • Familiaridad con modelización estadística y aprendizaje automático

Público objetivo

  • Científicos e investigadores en ciencias ambientales
  • Análisis de datos
  • Responsables políticos y defensores del medio ambiente
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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