Aprendizaje Automático en Una Salud

Resumen

Explora las aplicaciones del aprendizaje automático en One Health, abordando los problemas de salud humana, animal y ambiental interconectados con Graham Taylor, un destacado investigador y emprendedor en inteligencia artificial.

Programa de estudio

• Introducción a One Health
Visión general del concepto One Health
Importancia de las soluciones de salud interconectadas
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Conceptos básicos y algoritmos
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Introducción a las redes neuronales
• Herramientas y Marcos de Trabajo del Aprendizaje Automático
Bibliotecas populares (e.g., TensorFlow, PyTorch)
Técnicas de preprocesamiento de datos
• Aprendizaje Automático para la Salud Humana
Modelado predictivo en atención médica
IA en el diagnóstico y recomendaciones de tratamiento
Estudios de caso en predicción de brotes de enfermedades
• Aprendizaje Automático para la Salud Animal
Aplicaciones en diagnóstico veterinario
Monitoreo y predicción de enfermedades animales
Conservación de fauna con IA
• Aprendizaje Automático para la Salud Ambiental
Monitoreo ambiental con IA
Modelos predictivos para los impactos del cambio climático
Seguimiento y gestión de la contaminación impulsados por IA
• Integración de IA en Enfoques One Health
Integración de datos interdisciplinarios
Desafíos y soluciones en el intercambio de datos
Estudios de caso de aplicaciones de IA en One Health
• Implicaciones Éticas y Sociales de la IA en One Health
Cuestiones de privacidad y protección de datos
Equidad y sesgo en modelos de IA
Consideraciones regulatorias
• Proyecto Práctico
Recolección y preprocesamiento de datos
Selección y entrenamiento del modelo
Evaluación y presentación de resultados
• Direcciones Futuras en IA para One Health
Tendencias y tecnologías emergentes
Enfoques colaborativos e iniciativas globales
• Revisión del Curso y Conclusión
Recapitulación de conceptos clave
Discusión sobre oportunidades de carrera futuras en IA y One Health

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Asignaturas

Ciencia de Datos