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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
