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Temario del curso

Introducción a la modelización ambiental con LLM

  • El papel de la IA en las ciencias ambientales
  • Vista general de los LLM y sus capacidades en el análisis de datos
  • Casos de estudio: LLM en la investigación climática y medioambiental

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 mediante LLM

LLM en conservación y biodiversidad

  • Modelización de ecosistemas y biodiversidad con LLM
  • Uso de LLM para rastrear y predecir la distribución de especies
  • Apoyo a la planificación de la conservación con LLM

LLM para impacto ambiental y políticas

  • Análisis de informes de impacto ambiental con LLM
  • LVM en el desarrollo de políticas y comunicación pública
  • Participación de las partes interesadas mediante información basada en datos

Taller 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 medioambientales

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de ciencias ambientales y análisis de datos
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con modelización estadística y aprendizaje automático

Público objetivo

  • Científicos e investigadores ambientales
  • Analistas de datos
  • Responsables políticos y defensores del medioambiente
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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