Aprendizaje Profundo y Comprensión de Procesos para la Ciencia del Sistema Terrestre Basada en Datos - Clase 37

Resumen

Explora aplicaciones de aprendizaje profundo en la Ciencia del Sistema Terrestre, enfocándote en la comprensión de procesos y enfoques basados en datos para la investigación y el análisis ambiental.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Profundo en Ciencia del Sistema Tierra
Panorama de la Ciencia del Sistema Tierra (CST)
Rol del aprendizaje profundo en la investigación ambiental
• Comprensión de Procesos en CST
Definición e importancia
Desafíos en el modelado de procesos
• Enfoques Basados en Datos
Tipos de datos en CST
Técnicas de recolección y preprocesamiento de datos
• Modelos de Aprendizaje Profundo para CST
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para datos espaciales
Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) para datos temporales
Autoencoders y aprendizaje no supervisado
• Estudios de Caso en CST
Modelado y predicción climática
Teledetección y clasificación de uso del suelo
Análisis de datos oceanográficos
• Interpretación de Modelos de Aprendizaje Profundo
Métricas de evaluación de modelos para CST
Técnicas de interpretación y visualización
• Temas Avanzados
Aprendizaje por transferencia en CST
Modelos híbridos que combinan técnicas basadas en física y datos
• Desafíos y Direcciones Futuras
Consideraciones éticas y sesgo en modelos basados en datos
Integración de IA con enfoques tradicionales de ciencia ambiental
• Conclusión
Resumen de conceptos clave
Preguntas abiertas y áreas para futuras investigaciones

Asignaturas

Ciencia de Datos