IA Agéntica Aplicada a Energías Renovables

El curso está diseñado para profesionales, consultores e investigadores del sector energético que buscan comprender e implementar soluciones avanzadas de inteligencia artificial agéntica y deep learning. A lo largo del programa, los participantes comprenderán cómo construir flujos agénticos autónomos, conectar repositorios de código a modelos de lenguaje (LLM como Claude) y desplegar arquitecturas avanzadas para resolver desafíos reales en energías sostenibles.

A través de un enfoque práctico en Python y PyTorch, se abordarán temas que van desde la segmentación geoespacial con redes convolucionales (U-Net) y el pronóstico multivariado de series temporales (LSTM, XGBoost y Transformers), hasta la automatización en la evaluación de riesgos, cálculo de recursos y la supervisión en tiempo real de gemelos digitales (Digital Twins) mediante agentes de IA.

¿Por qué este curso?

La transición energética requiere herramientas inteligentes capaces de procesar datos masivos e interconectados de sensores IoT, telemetría SCADA e imágenes satelitales. Este curso cierra la brecha entre la teoría avanzada de IA y su aplicación operativa en el sector energético, capacitando a los participantes para:

• Construir agentes de IA técnicos: Integrar modelos LLM (Claude vía API) con repositorios remotos de GitHub para análisis automatizado de código y datos energéticos.
• Dominar el pronóstico temporal: Comparar y optimizar XGBoost, redes recurrentes (LSTM) y arquitecturas Transformer para predecir la generación eólica y solar y la demanda de red.