Domina Geospatial AI: Deep Learning para Imágenes Satelitales — Curso en inglés, ¡Inscríbete ahora!

¿Quieres convertir imágenes satelitales en información útil y aplicable? En este curso en inglés aprenderás a procesar datos Sentinel-2, diseñar redes neuronales convolucionales (CNN) y aplicar técnicas de Deep Learning a problemas reales como análisis de salud de cultivos, conteo de plantas y clasificación de cobertura terrestre. El enfoque es práctico: usarás herramientas reales como Google Colab, Google Earth Engine, TensorFlow y PyTorch para trabajar con grandes volúmenes de datos geoespaciales.

Comenzarás con fundamentos de Python y conceptos básicos de IA, y avanzarás hacia el preprocesamiento de imágenes, cálculo de índices geoespaciales, estadísticas zonales y optimización de modelos mediante ajuste de hiperparámetros y validación cruzada. También compararás métodos tradicionales como Random Forest con métodos profundos para entender sus ventajas en distintos escenarios.

El curso culmina con un proyecto final para construir un modelo de clasificación de cobertura terrestre listo para tu portafolio, integrando adquisición de datos, preprocesamiento y modelado. Está pensado para quienes buscan aplicar IA al monitoreo ambiental, agricultura de precisión o investigación climática, combinando teoría y práctica para que puedas generar impacto real con imágenes satelitales.

Lo que aprenderás:

• Preprocesar imágenes satelitales para IA usando Python y Google Earth Engine.
• Construir y entrenar CNNs para tareas geoespaciales como clasificación de salud de cultivos.
• Aplicar deep learning para analizar datos satelitales en aplicaciones reales.
• Evaluar y optimizar modelos de IA con métricas y ajuste de hiperparámetros.

Contenido del curso:

• Secciones: 7
• Clases: 29
• Duración: 4h 33m

Requisitos:

• No se requiere experiencia previa; conocimientos básicos de Python son útiles pero no obligatorios.
• Computadora con acceso a internet y una cuenta Google gratuita para usar Google Colab. Todas las herramientas y datasets están provistos en el curso.

¿Para quién es este curso?

• Científicos de datos principiantes interesados en IA y análisis geoespacial.
• Profesionales GIS que desean integrar IA en flujos de trabajo geoespaciales.
• Investigadores ambientales que aplican CNNs a datos satelitales para estudios climáticos o agrícolas.
• Estudiantes y aficionados con conocimientos básicos de Python o ganas de aprender.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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