Curso de Teledetección, Análisis Geoespacial y Machine Learning Aplicado a Agricultura
Formación de 24 horas académicas en teledetección, procesamiento de imágenes satelitales, análisis geoespacial, machine learning supervisado y no supervisado, e inteligencia artificial aplicada a agricultura mediante Google Earth Engine, Python y análisis de datos científicos.
Ver ProgramaCertificación Profesional en Teledetección y Análisis Geoespacial
Certificación internacional de 24 horas académicas en teledetección, análisis geoespacial, machine learning e inteligencia artificial aplicada a agricultura mediante Google Earth Engine, Python y análisis de datos científicos. Certificación con CEL (Center for Executive Learning) de Florida Global University.
Ver ProgramaDe Excel a Python: Machine Learning y Análisis de Datos Científicos
Formación de 16 horas académicas en análisis de datos mediante Excel y Python, aplicando técnicas de machine learning supervisado y no supervisado para la toma de decisiones basadas en evidencia. Ejercicios prácticos en análisis geoespacial, procesamiento de datos agrotecnológicos y energéticos mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Ver ProgramaExcel para Entrenadores de Natación
Curso práctico de 15 horas académicas donde aprenderás a optimizar la planificación de tus clases, gestionar asistencias, registrar tiempos, analizar y crear bases de datos profesionales para llevar tu entrenamiento y tus nadadores al siguiente nivel.
Ver ProgramaInteligencia Artificial Generativa para Escritura Científica: Elicit, Zotero e IMRaD
Formación científica de 12 horas académicas en el uso ético y profesional de inteligencia artificial generativa, herramientas de búsqueda bibliográfica (Elicit), gestión de referencias (Zotero) y metodología IMRaD para la redacción, revisión y preparación de artículos científicos de alto impacto.
Ver ProgramaInteligencia Artificial, Teledetección y Machine Learning Aplicados a AgTech y Energy Tech
Inteligencia Artificial
La IA transforma la agricultura mediante algoritmos de aprendizaje automático que procesan grandes volúmenes de datos satelitales, meteorológicos y de sensores para optimizar decisiones agrícolas en tiempo real.
- ✓ Clasificación automática de coberturas vegetales
- ✓ Predicción de rendimientos mediante modelos predictivos
- ✓ Detección temprana de estrés hídrico y nutricional
- ✓ Optimización de riego y fertilización inteligente
Teledetección
Procesamiento de imágenes satelitales multiespectrales e hiperespectrales para monitoreo agrícola, análisis de índices espectrales y evaluación multitemporal de cultivos a escala regional.
- ✓ Índices espectrales (NDVI, EVI, NDWI, SAVI)
- ✓ Análisis multitemporal de series temporales
- ✓ Sensores remotos multiespectrales e hiperespectrales
- ✓ Google Earth Engine para procesamiento en la nube
Machine Learning
Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado para clasificación de coberturas, segmentación de imágenes y análisis predictivo aplicado a sistemas agrícolas.
- ✓ Clasificación supervisada (Random Forest, SVM)
- ✓ Clasificación no supervisada (K-means, clustering)
- ✓ Deep Learning para detección de anomalías
- ✓ Python para implementación de modelos ML
Casos Aplicados en Latinoamérica
Monitoreo de Cultivos
Implementación de sistemas de monitoreo multitemporal mediante Google Earth Engine y Python para seguimiento de cultivos extensivos, detección de variabilidad espacial y optimización de insumos agrícolas.
Clasificación de Coberturas
Desarrollo de modelos de machine learning supervisado para clasificación automática de coberturas vegetales, identificación de tipos de cultivos y mapeo de uso del suelo mediante imágenes satelitales.
Análisis de Índices Espectrales
Cálculo y análisis de índices espectrales (NDVI, EVI, NDWI) para evaluación de salud vegetal, detección de estrés hídrico y nutricional, y optimización de prácticas agrícolas de precisión.
Predicción de Rendimientos
Modelos predictivos basados en machine learning que integran datos satelitales, meteorológicos y de campo para estimar rendimientos agrícolas y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
Machine Learning en Sector Eléctrico
Aplicación de algoritmos de machine learning para análisis de consumo energético, predicción de demanda eléctrica, optimización de redes de distribución y estudios de transición energética mediante análisis de datos históricos y patrones de uso.
IA en Escritura Científica
Implementación de inteligencia artificial generativa para búsqueda bibliográfica avanzada, gestión de referencias, redacción y revisión de artículos científicos siguiendo metodología IMRaD, optimizando el proceso de publicación en revistas de alto impacto.
Información sobre Horas Académicas
Las horas académicas indicadas en nuestros programas se calculan conforme a estándares educativos internacionales. Es importante aclarar que:
- Conversión de horas: 12 horas académicas equivalen a 8 horas de sesiones presenciales u online en tiempo real.
- Videos editados: Todas las horas de video de nuestros cursos están editadas, optimizadas y estructuradas pedagógicamente, sin intervenciones o pausas innecesarias, lo que permite un aprendizaje más eficiente y concentrado.
- Cálculo total: El número total de horas académicas de cada programa se obtiene de la suma de las horas de video editadas más las horas de mentoría síncrona (cuando aplique), garantizando una experiencia formativa completa y estructurada.
Esta metodología permite optimizar el tiempo de aprendizaje y asegurar que cada hora académica represente contenido de alto valor educativo.
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