Tabebuia rosea. Foto: Tania Urquiza-Haas.

Proyectos de Aprendizaje automático aplicado a datos de biodiversidad

La inteligencia artificial y en particular, la rama del aprendizaje automático ha tenido un crecimiento acelerado en los últimos años existiendo una gran diversidad de técnicas que pueden ser utilizadas en forma individual o en conjunto para analizar, extraer patrones y generar nuevos datos en innumerables áreas de aplicación, lo que ha permitido importantes avances en dichas disciplinas. Este curso surge en respuesta a las necesidades de capacitación en diferentes áreas de la ciencia de datos diagnosticadas por la Red de Ciencia de Datos para la Conservación de la Biodiversidad Mesoamericana (redbioma). Está dirigido a profesionales que se desempeñan en actividades relacionadas con la conservación de la biodiversidad, por lo que se encuentra enfocado en la solución de problemas y el desarrollo de conocimientos y habilidades en el diseño e implementación de modelos simples de aprendizaje automático (utilizando el lenguaje Python) aplicados a conjuntos de datos afines con las áreas profesionales de los participantes.

Julio, 2024
Nombre del proyecto Integrantes Ver
Análisis de datos de registros de tortugas marinas haciendo uso de técnicas de la IA Homero Bennet visibility
BirdCLEF 2024 Fabricio Quirós Corella visibility
Datos de monitoreo LNA Yaretsi Belen Bermudez visibility
Modelo para la predicción de llegada de especies migratorias José Abelardo Sánchez Cardoza y Cynthia María Tercero Rojas visibility
Modelización espacial de la distribución del topillo de Cabrera con Google Earth Engine y Random Forest Ana Fandiño Carro visibility
Redes neuronales en pingüinos Jose Fonseca visibility
Variables ambientales asociadas con la ocurrencia del pájaro campana (Procnias tricarunculatus) en Costa Rica Mónica Retamosa Izaguirre visibility