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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 investigaciones sobre clima y medio ambiente.
LLMs para Análisis de Datos y Predicción
- Preprocesamiento de datos ambientales para LLMs.
- Construcción de modelos predictivos para patrones climáticos y de tiempo.
- Evaluación del impacto de políticas ambientales con LLMs.
LLMs en Conservación y Biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con LLMs.
- Uso de 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.
- Utilización de LLMs en el desarrollo de políticas y comunicación pública.
- Participación de los grupos de interés mediante información basada 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 apoyar estrategias ambientales.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de las ciencias ambientales y el análisis de datos.
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimientos previos sobre modelado estadístico y aprendizaje automático (machine learning).
Público Objetivo
- Científicos e investigadores ambientales.
- Análisis de datos.
- Formuladores de políticas y defensores del medio ambiente.
14 Horas
