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Especialización en IA para el Bien

  • hasta 3 meses
  • Intermedio

Esta especialización te enseña cómo combinar la inteligencia humana y de máquinas para abordar desafíos complejos. Aprenderás a desarrollar proyectos de IA enfocados en la calidad del aire, la energía eólica, el monitoreo de la biodiversidad y la gestión de desastres.

  • Marco de proyectos de IA para el Bien
  • Aprendizaje Automático Supervisado
  • Visión por Computadora
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Análisis Exploratorio de Datos

Resumen

En esta especialización, dominarás un marco paso a paso para desarrollar proyectos de IA. Analizarás datos y construirás modelos de IA para proyectos enfocados en la calidad del aire, la energía eólica, el monitoreo de la biodiversidad y la gestión de desastres. A través de estudios de caso del mundo real, explorarás la salud pública, el cambio climático y la gestión de desastres, y desarrollarás habilidades prácticas para hacer un impacto positivo utilizando IA.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Estudiantes

Individuos actualmente matriculados en programas académicos que están interesados en aplicar IA para resolver problemas del mundo real.

Profesionales

Profesionales en activo que buscan mejorar sus habilidades en IA y aplicarlas a proyectos humanitarios y ambientales.

Individuos Apasionados

Cualquier persona apasionada por hacer un impacto positivo en la sociedad y el medio ambiente a través del uso de la IA.

Este curso proporciona las herramientas y el conocimiento necesarios para trabajar en iniciativas de IA para el Bien, enfocándose en proyectos humanitarios y ambientales. Cubre técnicas clave de IA y aplicaciones del mundo real, lo que lo hace ideal para estudiantes, profesionales e individuos apasionados.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Experiencia trabajando con datos y realizando análisis básicos utilizando herramientas como hojas de cálculo

  • Comprensión básica de conceptos de IA y aprendizaje automático

  • Experiencia intermedia en programación en Python

¿Qué aprenderás?

Curso 1: IA y Salud Pública
Este curso cubre la aplicación de la IA en la salud pública, incluyendo la identificación de asfixia en los llantos de los bebés y la detección de anomalías en imágenes de cáncer de mama.
Curso 2: IA y Cambio Climático
Este curso explora el uso de la IA para abordar el cambio climático, incluyendo la previsión de energía eólica y el monitoreo de la biodiversidad.
Curso 3: IA y Gestión de Desastres
Este curso se centra en el uso de la IA para la gestión de desastres, incluyendo la evaluación de daños utilizando imágenes satelitales y el análisis de datos de texto de situaciones de desastre.
Semana 1: Introducción a la IA para el Bien
Definir IA para el Bien, explicar IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y discutir las limitaciones y preguntas éticas de la IA.
Semana 2: Marco de Proyectos de IA para el Bien
Describir el marco de desarrollo de proyectos de IA para el Bien y explorar un problema del mundo real utilizando el marco.
Semana 3: Calidad del Aire en Bogotá, Colombia
Diseñar e implementar un proyecto de IA para el monitoreo de la calidad del aire en Bogotá, incluyendo la exploración de datos y el entrenamiento de modelos.
Semana 1: Introducción a la IA y el Cambio Climático
Describir el impacto de las emisiones de gases de efecto invernadero y el cambio climático, e identificar aplicaciones de IA en este contexto.
Semana 2: Previsión de Energía Eólica
Explorar un problema de previsión de energía eólica utilizando el marco de IA para el Bien y diseñar un proyecto de IA para este propósito.
Semana 3: Monitoreo de la Biodiversidad
Describir el impacto del cambio climático en la biodiversidad y utilizar datos de imágenes para el monitoreo de la biodiversidad.
Semana 4: Monitoreo de la Pérdida de Biodiversidad
Implementar una Red Neuronal Convolucional para clasificar animales en datos de trampas fotográficas y evaluar el rendimiento del modelo.
Semana 1: Introducción a la IA y la Gestión de Desastres
Examinar los impactos de los desastres, definir el ciclo de gestión de desastres y discutir consideraciones éticas.
Semana 2: Imágenes Satelitales para Detectar Ubicaciones de Desastres
Explorar imágenes satelitales del Huracán Harvey y diseñar un proyecto de IA para la respuesta a desastres utilizando datos satelitales.
Semana 3: Análisis de Datos de Texto para Obtener Información
Explorar datos de texto del Terremoto de Haití e implementar modelado de temas para obtener información para la respuesta a desastres.

Lo que dicen los estudiantes sobre este curso

  • “Encontré el curso de IA y Cambio Climático extremadamente interesante y útil. Fue una combinación única de dos de los temas más importantes de nuestro tiempo: la inteligencia artificial y el cambio climático. El material del curso fue profundo y perspicaz, proporcionándome conocimientos valiosos y habilidades prácticas. Aprendí a usar la IA para analizar y predecir el cambio climático, lo cual estoy seguro será una herramienta importante en mi futura carrera. En general, recomiendo encarecidamente este curso a cualquiera interesado en la IA y el cambio climático.”

    Alex F.

  • “Siempre estuve interesado en el cambio climático y he estado involucrado en startups de tecnología climática en el pasado. Este curso me ha inspirado a considerar una nueva startup de tecnología de IA en el área. Aprecio su orientación y la explicación de los estudios de caso que pueden ayudarme a formular algunas ideas propias.”

    Vinay K.

  • “Aprecio profundamente sus comentarios sobre cómo definir el problema que estás tratando de resolver puede llevar semanas o meses, y también aprecié la inclusión de que el sistema que construyeron no funcionó al final en IA y Salud Pública. Ambas son excelentes lecciones para que los estudiantes aprendan.”

    David M.

Conozca a sus instructores

  • Robert Monarch

    Gerente Senior de Aprendizaje Automático, Apple

    Robert Monarch (anteriormente Robert Munro) dirige equipos de ingeniería en Apple enfocados en tareas que incluyen: aprendizaje automático; anotación; antifraude; y arquitecturas que preservan la privacidad para nuevos productos.

  • Sasha Luccioni

    Investigadora de IA - Líder en Clima, Hugging Face

    Sasha Luccioni es una investigadora de IA - Líder en Clima que se enfoca en crear herramientas y mejores prácticas éticas y sostenibles para el desarrollo de datos y modelos. Su experiencia reciente incluye el desarrollo de métricas, la contribución a la democratización de la IA y el ML, y la colaboración con Hugging Face en estos esfuerzos. Sasha se especializa en el uso de la IA para abordar desafíos climáticos críticos al tiempo que minimiza sus impactos negativos.

Próximos cohortes

  • Fechas

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