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¿De qué se trata el programa?

u003cspan style=u0022color: #3f4159;u0022u003eu003cstrongu003e¡Únete a la revolución digital en la agricultura!u003c/strongu003e u003c/spanu003ernu003cspan style=u0022color: #3f4159;u0022u003ernCon tecnologías como drones, sensores y análisis de datos, optimizarás la producción de alimentos de manera sostenible. Al completar nuestro diplomado, identificarás oportunidades estratégicas para contribuir al desarrollo económico, social y ambiental del sector. Esta iniciativa responde a la creciente demanda de alimentos y las amenazas de desabastecimiento, asegurando la seguridad alimentaria en nuestro país y la región. Prepárate para ser parte de la solución y liderar el camino hacia una agricultura más eficiente y amigable con el medio ambiente.u003c/spanu003ern

Detalles del programa

Título que otorga: Diplomado en Optimización de Cultivos con Inteligencia Artificial y Datos

Duración: 60 horas

Modalidad: Online en vivo

Valor de la matrícula: $2.233.000

Horario: Martes y jueves de 6:00 p. m. a 10:00 p. m.

Certificable: Sí. La Universidad Icesi expedirá el diploma a los participantes cuya asistencia sea al 80% del total de las horas de clase programadas.

Nota: La intensidad horaria de las sesiones virtuales sincrónicas es de 4 horas.

Nota: Los posibles cambios en la programación inicial (fechas, horarios, docentes) se comunicarán oportunamente a los estudiantes.

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Título que otorga

Diplomado en Optimización de Cultivos con Inteligencia Artificial y Datos

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Duración

60 horas

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Modalidad

Online en vivo

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Valor de la matrícula

$2.233.000

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Horario

Martes y jueves de 6:00 p. m. a 10:00 p. m.

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Certificable

Sí. La Universidad Icesi expedirá el diploma a los participantes cuya asistencia sea al 80% del total de las horas de clase programadas.

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Nota

La intensidad horaria de las sesiones virtuales sincrónicas es de 4 horas.

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Nota

Los posibles cambios en la programación inicial (fechas, horarios, docentes) se comunicarán oportunamente a los estudiantes.

Contenidos


Módulo 1: Introducción a la Agricultura Digital y al Diseño Centrado en el Humano (Introduction to Digital Agriculture and Human-Centered Design (8H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eEste módulo busca comprender los conceptos y evidenciar la relevancia de incorporar las tecnologías de digitalización en el sector agroalimentario, además de identificar y caracterizar las necesidades y requerimientos de los usuarios del agro para el desarrollo de soluciones que incorporen TI.u003c/spanu003e


Módulo 2: Tecnologías de TI para la captura de datos en el sector agroalimentario (IT technologies for data capture in the agri-food sector) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eCon este módulo se busca Entender los conceptos para la captura de datos con sensores: proximidad, remotos, móviles, explicar las tecnologías de TI para la captura y transmisión de datos en el agro y asociar o mapear los sensores con las variables de interés (climatológicas, fisiológicas, morfológicas, productividad o de rendimiento) para cada cultivo.u003c/spanu003e


Módulo 3: Cartografía y Sistemas de Información Geográfica (SIG) (Cartography and Geographic Information Systems (GIS)) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eEn este módulo se busca entender las herramientas de SIG para aprender analizar datos espaciales, interpretar imágenes satelitales para el agro: Índices NDVI y EVI, Aplicar datos satelitales para observación de cultivos.u003c/spanu003e


Módulo 4: Minería de datos aplicadas al agro (Data mining applied to agriculture) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eEl módulo busca desarrollar los conceptos básicos de los tipos y estructuras de datos y Aplicar técnicas modernas de analítica para el análisis de datos.u003c/spanu003e


Módulo 5: Innovación en Agricultura Digital (2 sesiones)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eCon este módulo los estudiantes lograran entender los conceptos básicos de las bases de datos aplicadas al agro y entender las técnicas modernas de modelado de cultivos.u003c/spanu003e


Módulo 6: Modelado de nichos (Niche modeling) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eCon este módulo se busca entender los modelos de nicho y su aplicación al agro.u003c/spanu003e


Módulo 7: Técnicas estadísticas para el procesamiento y análisis de datos agrícolas para toma de decisiones (Statistical techniques for processing and analyzing agricultural data for decision making.) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eEste módulo busca aplicar técnicas estadísticas para el análisis descriptivo, prescriptivo y predictivo, además, encontrar y evaluar tendencias, anomalías y comportamientos.u003c/spanu003e


Módulo 8: Inteligencia Artificial aplicada a la agricultura digital (Artificial Intelligence applied to digital agriculture) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eEste módulo busca comprender los fundamentos de la IA y Machine Learning y aplicar los modelos de Machine Learning al sector agroalimentario.u003c/spanu003e


Módulo 9 y 10: Visualización de datos con tableros de control (Dashboards) (Data visualization with dashboards) (8H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eEn este módulo los estudiantes aprenderán a diseñar y desarrollar tableros interactivos para la toma de decisiones agrícolas y usar datos para optimizar decisiones productivas y logísticas.u003c/spanu003e


Módulo 11: Sostenibilidad, Cambio Climático y Gestión del Riesgo Climático. (Sustainability, Climate Change and Climate Risk Management) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eCon este módulo se busca comprender los conceptos de variabilidad y cambio climático, además de entender como la agricultura digital contribuye con la resiliencia climática.u003c/spanu003e


Módulo 12 y 13: Innovación en la agricultura digital con enfoque en diseño centrado en el Humano (Innovation in digital agriculture with a focus on human-centered design) (8H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eCon este módulo lograremos introducir en el proceso de innovación en el desarrollo de soluciones digitales adaptadas a los desafíos del sector agroalimentario.u003c/spanu003e


Módulo 14: Experiencias de proyectos aplicados de agricultura digital (Experiences from applied digital agriculture projects) (4H)

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u003cspan style=u0022color: #0f4176;u0022u003eEn este módulo se realiza una presentación de empresas locales que han desarrollado soluciones de TI en el sector agroalimentario.u003c/spanu003e


Docentes

Foto de Osvaldo Edwin Erazo Mesa
Profesor: Osvaldo Edwin Erazo Mesa
Foto de Antonio Pantoja
Profesor: Antonio Pantoja
Foto de Oriana Michelle Gómez
Profesora: Oriana Michelle Gómez
Foto de Fabio Andrés Herrera
Profesor: Fabio Andrés Herrera
Foto de Cristian Portilla Cabrera
Profesor: Cristian Portilla Cabrera
Foto de Johanna Tróchez
Profesora: Johanna Tróchez
Foto de Carlos Andrés Diaz
Profesor: Carlos Andrés Diaz
Foto de Gonzalo Llano R
Profesor: Gonzalo Llano R
Foto de Daniel Jiménez
Profesor: Daniel Jiménez
Foto de Javier Adolfo Aguirre
Profesor: Javier Adolfo Aguirre
Foto de Osvaldo Edwin Erazo Mesa

Profesor

Osvaldo Edwin Erazo Mesa

Foto de Antonio Pantoja

Profesor

Antonio Pantoja

Foto de Oriana Michelle Gómez

Profesora

Oriana Michelle Gómez

Foto de Fabio Andrés Herrera

Profesor

Fabio Andrés Herrera

Foto de Cristian Portilla Cabrera

Profesor

Cristian Portilla Cabrera

Foto de Johanna Tróchez

Profesora

Johanna Tróchez

Foto de Carlos Andrés Diaz

Profesor

Carlos Andrés Diaz

Foto de Gonzalo Llano R

Profesor

Gonzalo Llano R

Foto de Daniel Jiménez

Profesor

Daniel Jiménez

Foto de Javier Adolfo Aguirre

Profesor

Javier Adolfo Aguirre

u003ch2u003eu003cstrongu003eu003cspan style=u0022color: #000;u0022u003eAyúdanos a ofrecerteu003c/spanu003eu003c/strongu003eu003c/h2u003ernu003ch2u003eu003cstrongu003eu003cspan style=u0022color: #000;u0022u003esiempre la mejor información.u003c/spanu003eu003c/strongu003eu003c/h2u003e

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