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Temario del curso
Introducción al Modelado Ambiental con LLMs
- El papel de la IA en las ciencias ambientales
- Visión general de los LLMs y sus capacidades en el análisis de datos
- Casos de estudio: LLMs en investigación climática y ambiental
LLMs para Análisis de Datos y Predicción
- Preprocesamiento de datos ambientales para LLMs
- Construcción de modelos predictivos para patrones meteorológicos y climáticos
- Evaluación del impacto de políticas ambientales con LLMs
LLMs en Conservación y Biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con LLMs
- 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
- LLMs en el desarrollo de políticas y comunicación pública
- Involucrar a los grupos de interés con 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 respaldar estrategias ambientales
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las ciencias ambientales y el análisis de datos
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con modelado estadístico y aprendizaje automático
Público objetivo
- Científicos e investigadores ambientales
- Analistas de datos
- Responsables de formular políticas y defensores del medio ambiente
14 Horas
