IA para el Bien: Soluciones para la Sostenibilidad, la Salud y la Ayuda

Resumen

Based on the book, AI for Good, by Juan M. Lavista Ferres and William B.

Weeks. Artificial intelligence is transforming how we address the world's most pressing challenges, from sustainability to healthcare.

This course explores AI’s significant role in tackling climate change, improving disaster relief, and enhancing healthcare. By using real-world examples, it provides actionable insights into how AI is improving global well-being and creating positive social impact.

The course dives into practical strategies for implementing AI responsibly, emphasizing fairness, transparency, and collaboration to ensure AI benefits all sectors. Learn how AI can be used to address critical issues such as climate change and health disparities while maintaining ethical integrity.

What sets this course apart is its blend of theory and practical applications, showing how AI is making a tangible difference in various domains. By examining the intersection of AI with social good, the course provides a roadmap for future advancements and solutions for a sustainable world.

This course is designed for business leaders, policymakers, humanitarian organizations, and anyone interested in using AI to address global challenges. A basic understanding of AI is helpful, though the course is accessible to both technical and non-technical learners.

Copyright © 2024 by John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved.

Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

Programa

• ¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo puede ser utilizada para el bien?
En esta sección, definimos la inteligencia como la capacidad de aprendizaje, analizamos mecanismos de filtrado de datos, y evaluamos el potencial de la IA para mejorar el bien social a través del análisis y la toma de decisiones imparciales.
• Inteligencia Artificial: su aplicación y limitaciones
En esta sección, exploramos el aprendizaje automático como generación de reglas basadas en datos, haciendo hincapié en sus aplicaciones prácticas y limitaciones, incluyendo sesgo, generalización y consideraciones éticas.
• Procesos y términos comúnmente utilizados
En esta sección, exploramos procesos comunes de análisis de datos, definimos medidas clave de rendimiento y esbozamos la estructura del curso para un aprendizaje eficaz.
• Aprendizaje profundo con datos geoespaciales
En esta sección, exploramos aplicaciones de aprendizaje profundo para datos geoespaciales, enfocándonos en el reconocimiento de patrones, implementación de modelos y flujos de trabajo de procesamiento de datos para tareas ambientales y de percepción remota.
• Turismo dependiente de la naturaleza
En esta sección, examinamos los impactos ambientales del turismo dependiente de la naturaleza, evaluamos métodos de gestión sostenible y analizamos hallazgos para estrategias de conservación.
• Detección bioacústica de vida silvestre
En esta sección, exploramos técnicas de monitoreo bioacústico para la detección de vida silvestre. Analizamos datos sonoros y diseñamos sistemas para la identificación de especies, mejorando la investigación ecológica y de conservación.
• Uso de satélites para monitorear ballenas desde el espacio
En esta sección, exploramos el análisis de datos satelitales para el seguimiento de ballenas, técnicas de percepción remota para el monitoreo marino y estrategias de conservación usando información satelital.
• Redes sociales de jirafas
En esta sección, examinamos las estructuras de redes sociales de jirafas utilizando la recopilación de datos de comportamiento y análisis de redes. El enfoque está en comprender las interacciones de la vida silvestre y sus implicaciones para la conservación.
• Enfoques basados en datos para la mitigación de conflictos con la vida silvestre en el Maasai Mara
En esta sección, exploramos la recopilación y análisis de datos para el monitoreo de vida silvestre, identificando patrones de conflicto espacial y diseñando estrategias de mitigación predictiva para mejorar la conservación y la seguridad comunitaria.
• Cartografía de operaciones avícolas industriales a gran escala
En esta sección, exploramos técnicas de percepción remota para mapear operaciones avícolas industriales. Los conceptos clave incluyen métodos escalables, análisis de datos espaciales y aplicaciones en la planificación agrícola.
• Identificación de ubicaciones de energía solar en India
En esta sección, analizamos el potencial solar utilizando datos de SIG y métricas de irradiación para evaluar la idoneidad del terreno para proyectos solares en India.
• Cartografía de lagos glaciares
En esta sección, exploramos técnicas de percepción remota para mapear lagos glaciares y evaluar riesgos de desbordamientos de lagos glaciares utilizando imágenes satelitales y monitoreo ambiental.
• Pronóstico y explicación de la degradación de paneles solares con IA
En esta sección, exploramos modelos de IA para pronosticar la degradación de paneles solares, analizando factores de rendimiento y diseñando estrategias de mantenimiento predictivo para mejorar la confiabilidad de los sistemas de energía renovable.
• Evaluación de daños en edificios tras desastres
En esta sección, examinamos métodos de evaluación de daños en edificios tras desastres, enfocándonos en el análisis estructural, la recopilación de datos y los protocolos de seguridad para una recuperación efectiva.
• Clasificación de tipos de viviendas
En esta sección, exploramos métodos para clasificar tipos de viviendas utilizando técnicas de aprendizaje supervisado y análisis de datos. El enfoque está en aplicaciones prácticas para la planificación urbana y la toma de decisiones en bienes raíces.
• Evaluación de daños tras el terremoto de 2023 en Turquía
En esta sección, examinamos métodos de evaluación de daños por terremotos, enfocándonos en los patrones de fallas estructurales y la evaluación del impacto sísmico para aplicaciones de respuesta a desastres.
• Análisis de la seguridad alimentaria
En esta sección, exploramos métodos para evaluar la seguridad alimentaria, analizamos patrones de acceso regional y diseñamos marcos de recopilación de datos para la toma de decisiones informada.
• BankNote-Net: conjunto de datos abierto para el reconocimiento asistido de moneda universal
En esta sección, exploramos BankNote-Net para el reconocimiento asistido de moneda, enfocándose en conjuntos de datos abiertos y modelos de aprendizaje automático para aplicaciones de accesibilidad.
• Conectividad de banda ancha
En esta sección, examinamos el rendimiento de la infraestructura de banda ancha, factores que afectan la conectividad y estrategias para mejorar el acceso a la red. Los conceptos clave incluyen confiabilidad, planificación de despliegue y soluciones prácticas para mejorar la conectividad.
• Monitoreo de la guerra en Siria con procesamiento de lenguaje natural
En esta sección, exploramos técnicas de PLN para el monitoreo de conflictos, enfocándonos en el análisis de sentimientos, la detección de eventos y el seguimiento de cambios geopolíticos a través de datos de texto.
• La proliferación de información errónea en línea
En esta sección, examinamos patrones de propagación de información errónea, evaluamos métodos de detección y valoramos impactos en la confianza pública. Se proporcionan estrategias prácticas para identificar y mitigar falsos relatos.
• Desbloqueando el potencial de la IA con datos abiertos
En esta sección, exploramos cómo los datos abiertos mejoran el desarrollo de la IA al mejorar la confiabilidad del modelo y el despliegue ético a través de la transparencia y la accesibilidad.
• Detectando enfermedades del oído medio
En esta sección, exploramos técnicas de diagnóstico para enfermedades del oído medio utilizando inmitancia acústica. Los conceptos clave incluyen el análisis de datos para detectar anomalías y el diseño de protocolos de detección para la detección temprana.
• Detectando la lepra en poblaciones vulnerables
En esta sección, examinamos estrategias para la detección temprana de la lepra en poblaciones vulnerables. Los conceptos clave incluyen el análisis de factores de riesgo, la detección selectiva y la planificación de intervenciones de salud pública.
• Segmentación automatizada de metástasis de cáncer de próstata
En esta sección, exploramos técnicas de segmentación automatizada para metástasis de cáncer de próstata utilizando aprendizaje automático. El enfoque está en mejorar la precisión diagnóstica y la aplicación en el mundo real en la imagen médica.
• Detección de retinopatía de la prematuridad en bebés prematuros en entornos de bajos recursos
En esta sección, exploramos estrategias para la detección de retinopatía de la prematuridad (ROP) en bebés prematuros en entornos de bajos recursos. Los conceptos clave incluyen el análisis automatizado de imágenes, el desarrollo de aplicaciones móviles y herramientas de diagnóstico accesibles para la intervención temprana.
• Efectos a largo plazo del COVID-19
En esta sección, examinamos los efectos a largo plazo del SARS-CoV-2, analizamos patrones de salud posteriores al COVID-19 y evaluamos metodologías de investigación clínica para mejorar la atención al paciente y las estrategias de salud pública.
• Uso de Inteligencia Artificial para informar la gestión de quistes pancreáticos
En esta sección, exploramos el uso de la IA para la clasificación de quistes pancreáticos, analizando datos de imágenes con aprendizaje automático y evaluando el desempeño clínico para mejorar la precisión diagnóstica y los resultados de los pacientes.
• Chatbot apoyado por PLN para dejar de fumar
En esta sección, exploramos el uso de PLN en el desarrollo de chatbots para dejar de fumar. Los conceptos clave incluyen el diseño conversacional, la evaluación RCT y aplicaciones de salud en el mundo real.
• Mapeo del movimiento poblacional usando imágenes satelitales
En esta sección, exploramos el uso de datos satelitales para mapear el movimiento poblacional, analizar la densidad de edificios con percepción remota y estimar personas por estructura para aplicaciones urbanas y de salud pública.
• La promesa de la IA y los modelos transformadores preentrenados generativos en medicina
En esta sección, exploramos la IA y los modelos GPT en diagnósticos, radiología y toma de decisiones para pacientes.

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Impartido por

Wiley-Expert Edge Course Instructors

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Materias

Artificial Intelligence