Aprovechamiento de la IA y el aprendizaje automático para el análisis geoespacial

Resumen

Desbloquea el poder transformador de la IA, el Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje Automático en el Análisis Geoespacial con este curso integral utilizando Python y R. Este curso está diseñado para equiparte con las habilidades y conocimientos necesarios para aplicar técnicas avanzadas de IA a datos geoespaciales, lo que te permitirá resolver problemas del mundo real en campos como la agricultura, el monitoreo ambiental y el análisis de la calidad del aire.

Programa de estudio

• Introducción al Análisis Geoespacial
Visión general de los Datos Geoespaciales
Aplicaciones del Análisis Geoespacial
Introducción a Python y R para el Análisis Geoespacial
• Fundamentos de la IA y el Aprendizaje Automático
Conceptos básicos del Aprendizaje Automático
Introducción al Aprendizaje Profundo
Aplicaciones de la IA en Datos Geoespaciales
• Adquisición y Preprocesamiento de Datos
Fuentes de Datos Geoespaciales
Técnicas de Limpieza de Datos
Formatos y Conversión de Datos Geoespaciales
• Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Técnicas de Visualización para Datos Geoespaciales
Análisis Estadístico de Datos Geoespaciales
Herramientas para EDA en Python y R
• Técnicas de Aprendizaje Automático Espacial
Aprendizaje Supervisado para Datos Geoespaciales
Métodos de Aprendizaje No Supervisado
Regresión y Clasificación Espacial
• Aprendizaje Profundo para el Análisis Geoespacial
Redes Neuronales y Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Reconocimiento y Análisis de Imágenes
Análisis de Series Temporales con Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
• Integración de Modelos de IA con Sistemas de Información Geográfica (SIG)
Visión general de Herramientas y Bibliotecas de SIG
Implementación de Modelos de IA en Plataformas de SIG
Estudios de caso: Aplicaciones de SIG impulsadas por IA
• Aplicación de la IA en la Agricultura
Monitoreo de Cultivos y Predicción de Rendimientos
Clasificación de Uso del Suelo y Cobertura de la Tierra
Técnicas de Agricultura de Precisión
• Monitoreo Ambiental usando IA
Predicción y Gestión de Desastres Naturales
Mapeo de Biodiversidad y Hábitats
Teledetección para el Análisis del Cambio Climático
• IA en el Análisis de la Calidad del Aire
Monitoreo y Predicción de la Contaminación del Aire
Evaluación del Impacto en la Salud
Uso de Imágenes Satelitales para el Control de la Calidad del Aire
• Consideraciones Éticas y Desafíos
Privacidad y Seguridad de Datos en el Análisis Geoespacial
Sesgo y Equidad en los Modelos de IA
Abordaje de Aspectos Legales y Regulatorios
• Proyecto Capstone
Planificación y Propuesta del Proyecto
Implementación de Técnicas de IA en Datos Geoespaciales del Mundo Real
Presentación y Revisión por Pares
• Conclusión y Tendencias Futuras
Tendencias Emergentes en IA y Análisis Geoespacial
Oportunidades de Aprendizaje Continuo e Investigación
Recursos para Mayor Exploración

Enseñado por

Senior Assist Prof Azad Rasul

Asignaturas

Ciencia de Datos