<h1>Potencia el análisis geoespacial con IA y ML: ¡Inscríbete ya! Curso en inglés</h1>

Este curso te enseña a aplicar inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje automático al análisis geoespacial utilizando Python y R. Diseñado para equiparte con habilidades prácticas para resolver problemas del mundo real en sectores como agricultura, monitoreo ambiental y calidad del aire.

Comenzarás con una base sólida en Python y R, aprendiendo a manipular, visualizar y analizar datos geoespaciales. Verás conceptos esenciales de ML y DL adaptados a aplicaciones geoespaciales, incluyendo clasificación de imágenes, detección de plantas y análisis de datos ambientales, con proyectos prácticos y estudios de caso que te permitirán obtener resultados accionables.

Si eres investigador, analista o desarrollador, este curso te ofrece una ruta estructurada para dominar IA y ML en análisis geoespacial y aplicar estos conocimientos para impulsar la innovación en tu campo.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Domina Python y R para el análisis geoespacial, aprendiendo a manejar, visualizar y procesar conjuntos de datos espaciales complejos.
  • Aplica técnicas de machine learning y deep learning a datos geoespaciales para resolver problemas reales como análisis de salud de cultivos y monitoreo de la calidad del aire.
  • Realiza preprocesamiento de datos y ingeniería de características en datos geoespaciales, asegurando entradas de alta calidad para modelado y análisis predictivo.

Contenido del curso:

  • Secciones: 7
  • Clases: 43
  • Duración: 5h 14m

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de programación: se valora saber Python o R, pero no es obligatorio.
  • Conocimientos básicos de machine learning: se recomienda una comprensión introductoria, pero se cubrirá desde cero.
  • Acceso a una computadora con internet para seguir ejercicios y proyectos.
  • Curiosidad y voluntad de aprender sobre IA y análisis geoespacial.

¿Para quién es este curso?

  • Investigadores y académicos en ciencias ambientales, geografía o campos relacionados.
  • Científicos de datos y analistas que buscan especializarse en análisis geoespacial.
  • Especialistas en GIS que desean incorporar ML/DL en su trabajo.
  • Estudiantes y principiantes interesados en IA aplicada a contextos geoespaciales.

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