El curso “Aplicaciones de la inteligencia artificial en geomática: de los datos al diagnóstico ambiental y de la salud” se dictará de manera presencial del 11 al 14 de marzo de 9 a 13 y de 14 a 18. Bajo una modalidad eminentemente práctica se prevé alternar sesiones teóricas, en las que se aborden y fundamentan los conceptos clave, con actividades colaborativas y ejercicios basados en datos reales.

Para la aprobación del curso se tendrá en cuenta el porcentaje de asistencia a las clases, y se evaluará tanto el aspecto cognitivo como las habilidades prácticas mediante la entrega de informes prácticos, discusión de las bibliografías, y cuestionarios específicos. 

Los interesados en inscribirse deberán contar con título universitario y conocimientos básicos en Geomática aplicada al ambiente y/o a la salud.

El costo de la matrícula es de $40.000 para residentes en Argentina y el equivalente en pesos a U$S 50,00 (según el tipo de cambio al día de pago) para residentes en el exterior.

 La preinscripción será mediante el Formulario Único de Preinscripción a Actividades de Extensión, ya que se debe cumplir con un cupo mínimo de inscripciones. Una vez alcanzado, se enviará la información de pago a cada inscripto/a.

Formulario Único de Preinscripción a Actividades de Extensión

Estará a cargo del desarrollo de clases el Dr. Héctor Francisco Del Valle, Investigador Principal CONICET y docente de la Maestría en Geomática aplicada a la Gestión de Riesgos Ambientales y contará con la colaboración de la Dra. Rocio Alejandra Galarza , el Mg. Francisco Viva Mayer, y la Dra. Pamela Zamboni, docentes e investigadores del Centro Regional de Geomática (CEREGeo) de la Facultad de Ciencia y Tecnología (FCyT).

Esta propuesta forma parte de las acciones que la FCyT desarrolla en desde el programa Activá Territorio del plan de gestión institucional.

Contenidos
Módulo 1: Inteligencia Artificial (IA) versus Inteligencia Natural (IN): Origen, función, capacidades, ventajas y limitaciones. Introducción a la Geomática y la Inteligencia Artificial (IA): Historia, definiciones y aplicaciones básicas (versiones Free y Premium). Conceptos específicos básicos de Geomática con la IA: Teledetección Cuantitativa y Sistemas de Información Geográfica (SIG). Introducción a temas éticos y legales importantes, como la privacidad de los datos y el uso responsable de la IA.

Módulo 2: Herramientas y Técnicas de IA en Geomática. Ejemplos y estudios de caso de la aplicación de IA en proyectos reales. Software y Plataformas Adicionales: Inclusión de más herramientas prácticas, como Python y sus bibliotecas (TensorFlow, scikit-learn). Algoritmos de Aprendizaje Automático: Clasificación, regresión, y clustering. Redes Neuronales y Deep Learning: Introducción a redes neuronales profundas y su aplicación en el análisis de datos geoespaciales. Procesamiento de Imágenes y Visión por Computadora: Detección de cambios, segmentación de imágenes y clasificación. Las herramientas gratuitas de IA usadas con los programas de Microsoft (Copilot) y de la Teledetección Cuantitativa y SIG como: Google Earth Engine, QGIS, SNAP, R Studio, GitHub y Orange Data Mining.

Módulo 3: Datos Geoespaciales. Fuentes de Datos Geoespaciales: Satélites, drones, sensores remotos y bases de datos abiertas. Preprocesamiento de Datos: Limpieza, integración y transformación de datos geoespaciales. Análisis Exploratorio de Datos Geoespaciales: Visualización y estadística descriptiva.

Módulo 4: Aplicaciones Ambientales de IA. Uso de IA para la conservación y monitoreo de la biodiversidad. Modelización y mitigación del cambio climático. Uso de IA para la predicción y gestión de desastres naturales: Modelos predictivos para evaluar el impacto de actividades humanas. Gestión de Recursos Naturales: Optimización de la gestión de agua, suelo y recursos energéticos.

Módulo 5: Aplicaciones en Salud Pública. Mapeo de Enfermedades: Identificación y análisis de patrones de propagación de enfermedades. Modelado y Predicción de Brotes Epidémicos: Algoritmos predictivos para la prevención y control de epidemias. Detección de Riesgos Ambientales para la Salud: Evaluación de la calidad del aire, agua y suelo, y su impacto en la salud pública. Utilización de datos de redes sociales para el monitoreo y respuesta rápida a emergencias de salud pública.

Módulo 6: Casos de Estudio: Proyectos destacados en el uso de IA en geomática para diagnósticos ambientales. Ejemplos de éxito en el uso de IA en geomática para la salud pública. Desafíos y Futuro: Retos en la implementación de IA en geomática. Perspectivas futuras y tendencias emergentes. Importancia de seguir investigando y aplicando IA en geomática.

Más información y consultas: galarza.rocio@uader.edu.ar – fcyt_extension@uader.edu.ar