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 |
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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 |