Curso Internacional en Monitoreo Ambiental con Inteligencia Artificial

Acerca de este curso

El primer diplomado internacional en Latinoamérica que integra el monitoreo ambiental con inteligencia artificial. Conviértete en especialista en monitoreo ambiental inteligente con IA, IoT y ciencia de datos.

Aprende a dominar IA, IoT, Python y Machine Learning aplicados al medio ambiente, y reduce hasta un 80% el tiempo de elaboración de informes técnicos. Un programa de 14 módulos, +80 lecciones y +60 horas de video clase (120 horas académicas), con +40 casos prácticos, +20 laboratorios y un proyecto integrador final.

Tecnologías cubiertas: Machine Learning, Big Data, Google Earth Engine, Power BI, Gemelos Digitales, Informes Automatizados, ISO 17025 y Certificación Blockchain.

Contenido del Curso

Módulo 1 · Fundamentos del Monitoreo Ambiental Inteligente
Contexto, tecnologías y marco de calidad para el monitoreo ambiental moderno con IA.

Panorama del monitoreo ambiental moderno
IA, IoT y ciencia de datos aplicadas al medio ambiente
Marco normativo y calidad: ISO/IEC 17025
Flujo de trabajo del especialista en monitoreo con IA

Módulo 2 · Python para Ciencia de Datos Ambientales
Bases de programación en Python orientadas al análisis de datos ambientales.

Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del Curso

Módulo 1 · Fundamentos del Monitoreo Ambiental Inteligente Contexto, tecnologías y marco de calidad para el monitoreo ambiental moderno con IA.

Panorama del monitoreo ambiental moderno

IA, IoT y ciencia de datos aplicadas al medio ambiente

Marco normativo y calidad: ISO/IEC 17025

Flujo de trabajo del especialista en monitoreo con IA

Módulo 2 · Python para Ciencia de Datos Ambientales Bases de programación en Python orientadas al análisis de datos ambientales.

Entorno de trabajo: Anaconda y Jupyter

NumPy y Pandas para datos ambientales

Limpieza y transformación de datasets

Visualización con Matplotlib y Seaborn

Módulo 3 · Adquisición de Datos con IoT y Sensores Captura de datos ambientales en tiempo real mediante sensores y redes IoT.

Sensores de aire, agua y suelo

Arquitectura IoT y protocolos (MQTT, LoRa)

Captura y transmisión de datos en tiempo real

Integración de estaciones de monitoreo

Módulo 4 · Monitoreo de la Calidad del Agua con IA Modelos inteligentes para evaluar y predecir la calidad del agua.

Parámetros fisicoquímicos y biológicos

Modelos predictivos de calidad del agua

Detección de anomalías y alertas tempranas

Caso práctico: cuerpos de agua superficiales

Módulo 5 · Monitoreo de la Calidad del Aire con IA Análisis y pronóstico de contaminantes atmosféricos con machine learning.

Contaminantes criterio y material particulado

Modelos de dispersión y predicción con ML

Índices de calidad del aire automatizados

Caso práctico: red de monitoreo urbano

Módulo 6 · Evaluación de la Calidad de Suelos Diagnóstico de contaminación de suelos con apoyo de IA y geoestadística.

Parámetros de calidad y contaminantes del suelo

Muestreo y análisis asistido por IA

Geoestadística y mapas de contaminación

Caso práctico: sitios contaminados

Módulo 7 · Teledetección con Google Earth Engine Uso de imágenes satelitales y GEE para el monitoreo ambiental a gran escala.

Fundamentos de teledetección satelital

Introducción a Google Earth Engine

Índices espectrales (NDVI, NDWI)

Análisis multitemporal de coberturas

Módulo 8 · Machine Learning y Big Data Ambiental Modelado predictivo y manejo de grandes volúmenes de datos ambientales.

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Regresión y clasificación de variables ambientales

Series de tiempo y pronóstico

Manejo de grandes volúmenes de datos

Módulo 9 · Dashboards e Informes Automatizados Visualización de resultados e informes técnicos generados automáticamente.

Diseño de tableros con Power BI

Conexión a fuentes de datos en tiempo real

Informes técnicos automatizados con IA

Gemelos digitales aplicados al monitoreo

Módulo 10 · Proyecto Integrador y Certificación Construcción de un sistema completo de monitoreo y cierre con certificación.

Diseño de un sistema completo de monitoreo con IA

Aseguramiento de calidad y trazabilidad (blockchain)

Desarrollo y presentación del proyecto integrador

Certificación internacional y perfil profesional

Módulo 1 · Fundamentos del Monitoreo Ambiental Inteligente
Contexto, tecnologías y marco de calidad para el monitoreo ambiental moderno con IA.

Módulo 2 · Python para Ciencia de Datos Ambientales
Bases de programación en Python orientadas al análisis de datos ambientales.

Módulo 3 · Adquisición de Datos con IoT y Sensores
Captura de datos ambientales en tiempo real mediante sensores y redes IoT.

Módulo 4 · Monitoreo de la Calidad del Agua con IA
Modelos inteligentes para evaluar y predecir la calidad del agua.

Módulo 5 · Monitoreo de la Calidad del Aire con IA
Análisis y pronóstico de contaminantes atmosféricos con machine learning.

Módulo 6 · Evaluación de la Calidad de Suelos
Diagnóstico de contaminación de suelos con apoyo de IA y geoestadística.

Módulo 7 · Teledetección con Google Earth Engine
Uso de imágenes satelitales y GEE para el monitoreo ambiental a gran escala.

Módulo 8 · Machine Learning y Big Data Ambiental
Modelado predictivo y manejo de grandes volúmenes de datos ambientales.

Módulo 9 · Dashboards e Informes Automatizados
Visualización de resultados e informes técnicos generados automáticamente.

Módulo 10 · Proyecto Integrador y Certificación
Construcción de un sistema completo de monitoreo y cierre con certificación.