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Comienza 27 June 2025 18:54

Termina 27 June 2025

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

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.
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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