Diseño de soluciones de IA para la agricultura regenerativa
Aprovechando el potencial transformador de la Inteligencia Artificial (IA), este curso brindará a los estudiantes una comprensión profunda sobre el diseño y aplicación de soluciones basadas en IA para la Agricultura Regenerativa. Se explorarán herramientas avanzadas como modelos de aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de imágenes satelitales y análisis predictivo, destacando su papel en la optimización de la productividad agrícola y la regeneración de los ecosistemas. A través de un enfoque práctico y estratégico, los participantes aprenderán a desarrollar e implementar soluciones innovadoras que permitan una gestión eficiente y sostenible de los recursos naturales, impulsando la transición hacia sistemas agrícolas resilientes y ambientalmente responsables.
El curso explora tendencias emergentes y desafíos actuales en la intersección de la Agricultura Regenerativa y la Inteligencia Artificial, garantizando que los estudiantes se mantengan actualizados con las últimas innovaciones en estos campos. A través de estudios de caso y experiencias directas de proyectos exitosos en Colombia y Chile, en los cuales el docente ha participado activamente, los estudiantes accederán a un aprendizaje basado en aplicaciones reales. Este enfoque les permitirá comprender de manera contextualizada cómo se implementan estas tecnologías en distintos entornos y culturas, brindando una perspectiva práctica y estratégica para el desarrollo de soluciones sostenibles.
Dirigido a
Profesionales en Ingeniería Ambiental, Ingeniería Agrícola, Biología o Ecología, Ingeniería en Tecnologías de la Información, Geología o Ciencias de la Tierra, Gestión, Desarrollo Sostenible o Estudios Ambientales.
Objetivos
Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de aplicar tecnologías avanzadas en la Agricultura Regenerativa, desarrollar habilidades en el uso de Inteligencia Artificial, Blockchain, trazabilidad y análisis de imágenes satelitales para optimizar las prácticas agrícolas, mejorando su eficiencia, sostenibilidad y capacidad de regeneración del ecosistema.
Metodología
Clases virtuales sincrónicas donde se presentarán y discutirán los conceptos teóricos, prácticas y laboratorios virtuales; uso de software y herramientas digitales para simular escenarios agrícolas y de desarrollo de aplicaciones.
Contenido
Fundamentos de la Agricultura Regenerativa:
- Principios y prácticas esenciales para la regeneración del suelo y ecosistemas agrícolas.
- Beneficios ambientales y su impacto en la sostenibilidad.
- Análisis de casos de éxito en la implementación de estrategias regenerativas.
Introducción a la Industria 4.0 y su Aplicación en la Agricultura:
- Evolución y principios fundamentales de la Industria 4.0.
- Tecnologías clave: Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas (IoT), Blockchain y Big Data.
- Transformación digital y su impacto en distintos sectores, con enfoque en el agro.
Parámetros para la Regeneración del Suelo:
- Evaluación y análisis de la calidad del suelo mediante tecnologías avanzadas.
- Uso de ciencia de datos para la evaluación del pH del suelo.
- Correlación e interpretación de datos climáticos en la regeneración agrícola.
Fundamentos de Inteligencia Artificial:
- Principios básicos de la Inteligencia Artificial y su evolución.
- Algoritmos clave en Machine Learning y Deep Learning.
- Ética y desafíos en la implementación de IA en sectores estratégicos.
Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Agricultura:
- Implementación de IA en la predicción y análisis de cultivos.
- Modelos de IA para la optimización del uso de insumos agrícolas.
- Estudios de caso y aplicaciones prácticas en el campo.
Blockchain y Trazabilidad en la Agricultura:
- Conceptos clave y funcionamiento de Blockchain en la cadena de suministro.
- Uso de tecnología Blockchain para garantizar la trazabilidad de los alimentos.
- Beneficios, desafíos y oportunidades en la gestión agrícola con Blockchain.
Imágenes Satelitales para la Gestión Agrícola:
- Tecnologías y herramientas de teledetección aplicadas a la agricultura.
- Métodos de análisis e interpretación de datos satelitales para la optimización de cultivos.
- Aplicaciones prácticas en monitoreo, planificación y toma de decisiones agrícolas.
Profesores
Condiciones
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
