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Introducción a la Geointeligencia Computacional


Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial
Inscripción cerrada

Acerca del curso

El tema central de este curso es la Geointeligencia Computacional. En él se dan a conocer sus orígenes y su evolución a través de la historia haciendo énfasis en la influencia que de los avances científicos y tecnológicos han tenido durante dicha evolución, y cómo estos avances han derivado en nuevas aplicaciones de la Geointeligencia computacional orientadas hacia los procesos de toma de decisiones para la solución de problemas en beneficio de la sociedad y el ambiente. Este curso fue elaborado por un grupo de investigadores del Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial expertos en cada uno de los temas, con la finalidad de ofrecer un panorama general de este campo de conocimiento.

Temario

El curso tiene una duración de 6 semanas en donde se revisarán los siguientes temas:

Tema 1: Geointeligencia.
Tema 2: La informática y su interacción con los datos geoespaciales.
Tema 3: La Percepción Remota como Área transversal de la Geointeligencia.
Tema 4: La Geointeligencia y su aplicación en los Sistemas Socio-Ecológicos

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Requisitos

• Nivel escolar medio superior o superior.
• Actitud creativa, innovadora y apertura al uso de tecnología.
• Tener la necesidad de conocer cómo los datos geográficos apoyan a explicar y predecir fenómenos sociales y naturales.
• Programas para descomprimir archivos (winzip, winrar).
• Software Adobe Reader, Office.
• Programas para ver videos (VCL, Flashplayer o cualquier otro) y acceso al canal de YouTube.

Perfil de ingreso.

El curso está dirigido a profesionales o estudiantes de nivel medio superior y superior con actitud creativa e innovadora y con interés en conocer la importancia de los datos geográficos y realizar investigación en el área de ciencias de información geoespacial.

Perfil de egreso.

Al terminar el curso, el estudiante será capaz de explicar qué es la Geointeligencia Computacional, sus orígenes, sus aplicaciones en la actualidad y su relación con tecnologías de recolección y procesamiento de datos.

Esfuerzo estimado por semana y total:

5 horas por semana, 30 totales.

Equipo docente

Course Staff Image #1

Dr. Gandhi Samuel Hernández Chan.

Doctor en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrid. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores (Nivel Candidato). Cátedra de CONACYT asignado al Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial en la Unidad Yucatán, desarrollando proyectos relacionados con el análisis de sentimientos, prevención de riesgos, y análisis de información georreferenciada obtenida de diferentes medios aplicando técnicas de IA. En sus líneas de investigación se encuentran: Web semántica (representación del conocimiento), inteligencia colectiva (métodos de consenso) y redes sociales (extracción de datos).

Course Staff Image #2

Dr. Hugo Carlos Martínez.

Obtuvo los grados de Doctor en Ciencias y Maestría en Ciencias de la Computación por parte del Centro de Investigación en Matemáticas. Ingeniero en Sistemas Computacionales por parte de la Universidad Autónoma de Campeche. Cuenta con experiencia en investigación y desarrollo de aplicaciones industriales en el sector público y privado. Sus investigaciones se han enfocado en el desarrollo de algoritmos de control, visión computacional y robótica. En particular las líneas de investigación se han orientado a algoritmos de control óptimo para problemas de planificación de movimiento, algoritmos de visión computacional para imágenes con diferente rango dinámico, algoritmos de reconstrucción de imágenes a partir de tomografía de capacitancia eléctrica y aplicaciones de inspección visual. Actualmente se desempeña como Cátedra CONACYT en el CentroGeo desarrollando investigación en el área percepción remota y reconstrucción 3D a partir de datos LIDAR.

Course Staff Image #2

Dr. Oscar Gerardo Sánchez Siordia.

Doctor en Tecnologías de la Información y Sistemas Informáticos por la Universidad Rey Juan Carlos en 2013, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI-1). Es Investigador Titular en el Laboratorio Nacional de Geointeligencia del CentroGeo con sede en Yucatán, en donde se encuentra desarrollando proyectos afines a sus líneas de interés, entre las que destacan: Aprendizaje Automático Reconocimiento de patrones (extracción, selección, fusión y clasificación de la información), análisis de datos subjetivos, minería de datos, ingeniería del conocimiento y sistemas expertos. Visión por computadora Procesamiento digital de imágenes en 2D y 3D (detección, reconocimiento y seguimiento de objetos), verificación facial (2D/3D), percepción automática y reconstrucción de imágenes aleatorias.

Course Staff Image #3

Dr. Juan Carlos Valdiviezo Navarro.

Graduado de Ingeniería Electrónica en el Instituto Tecnológico de Tuxtla Gutiérrez en 2005. Obtuvo el grado de Maestro en Ciencias en la especialidad de Óptica en el año 2007 y en 2012 recibió el grado de Doctor en Ciencias en la misma especialidad, ambos por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Ha realizado estancias de investigación en el Instituto de Óptica “Daza de Valdés” en Madrid España y el Politécnico de Turín en Italia. En el periodo de 2012 a agosto de 2016 fue Profesor-Investigador en la Universidad Politécnica de Tulancingo. Actualmente es Catedrático del CONACYT comisionado al CentroGeo. Sus líneas de investigación son: procesamiento y análisis de imágenes, reconocimiento de patrones y aplicaciones en percepción remota.

Course Staff Image #4

Dra. Karla Juliana Rodríguez Robayo.

Doctora en Economía de los Recursos Naturales y Desarrollo Sustentable, Maestra en Economía del Medio Ambiente y Recursos Naturales y Licenciada en Ingeniería Forestal. Desde 2017 es Investigadora Cátedra CONACYT adscrita al Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial, CentroGeo Subsede Yucatán. Su investigación se ha centrado en el análisis de instrumentos económicos que permitan hacer de los medios de vida rurales una alternativa sostenible.

Course Staff Image #5

Dra. Lilián Juárez Téllez.

Bióloga por la UAM-Xochimilco, doctora en Ecología y Manejo de Recursos Naturales en el INECOL y posdoctorante en Desarrollo Regional Sustentable en El COLVER. En esta última institución ha sido revisora de diversas tesis de maestría, dos de ellas en codirección. Ha laborado en la gestión y manejo sustentable de flora y fauna, gestión de proyectos productivos con enfoque de género y aprovechamiento sustentable de epífitas de cafetales de sombra. También ha realizado investigación epidemiológica sobre enfermedades transmitidas por vectores en aves migratorias y humanos en la frontera norte y sur de México y fue editora del primer diplomado en línea sobre restauración ecológica del bosque de niebla. Actualmente, está adscrita a CentroGeo Subsede Yucatán como cátedra CONACyT donde hace parte del área de Sistemas Socio-ecológicos. Su línea de investigación aborda el análisis del territorio y capital natural desde una perspectiva socio-ecológica; análisis de los sitios de tensión entre producción de la milpa maya y preservación del capital natural en Yucatán; y análisis con perspectiva socio-ecológica del sistema productivo del café en la Costa Grande de Guerrero.

Course Staff Image #6

Dr. Alejandro Téllez Quiñones.

Maestro en Ciencias Matemáticas por la Facultad de Matemáticas de la UADY (Mérida-Yucatán, México, 2008) y Doctor en Ciencias con especialidad en Óptica por el Centro de Investigaciones en Óptica, A.C. (León-Guanajuato, México, 2012). Algunos de sus campos de interés son: Análisis Matemático, Análisis Funcional, Geometría Diferencial, Óptica Física, Óptica Geométrica y Física de Radar. Específicamente, estudios sobre radar de apertura sintética (SAR), modelación matemática de señales SAR, procesamiento digital de imágenes desde el enfoque de análisis-matemático e interferometría SAR, la cual incluye la recuperación de fases interferométricas mediante algoritmos de desenvolvimiento de fase y aplicaciones derivadas de la interferometría SAR, como la reconstrucción topográfica y la subsidencia. En general, sus estudios están enfocados en la descripción matemática de los Sistemas Físicos. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I, desde enero de 2014 y Cátedra CONACYT, incorporado al Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial, A.C. (CentroGeo) desde octubre de 2016.

Course Staff Image #5

Dra. María Elena Méndez López.

Bióloga con doctorado en Ciencia y Tecnología Ambiental. Es Cátedra CONACYT en el área de Sistemas Socio Ecológicos de CentroGeo subsede Yucatán. Sus intereses de investigación están enfocados en la gobernanza ambiental, la participación social en la conservación y los enfoques participativos para el análisis del territorio.

Preguntas frecuentes

¿Necesito estudios especializados para este curso?
No. Se sugiere que tengas un nivel académico equivalente a licenciatura o ingeniería; así como tener interés por adquirir conocimientos acerca de la Geointeligencia computacional, sus orígenes y el impacto que tiene en la actualidad.

¿Necesito algún libro acerca de esto?
No, en el curso habrá recursos acerca de los temas que se impartirán.

¿Utilizaré un software en específico?
No se requiere software específico, únicamente un navegador web y aplicaciones que te permitan la lectura de documentos en *.pdf.

¿Recibiré alguna constancia por haber acreditado este curso?
Se otorgará constancia de participación al término del curso por parte del CentroGeo en conjunto con MéxicoX si acreditas con un mínimo de 7.0 y realizas todas las actividades

¿Cúal es el costo del curso?
Este curso es completamente gratuito

¿A dónde dirigirme si tengo dudas o comentarios del curso?
Envía un correo a la siguiente dirección: [email protected]

¿Recibiré notificaciones sobre el curso?
Sí, te llegará un correo por parte de la tutora, es posible que llegue a la bandeja SPAM por lo que se recomienda revisar frecuentemente.

¿A dónde dirigirme si tengo problemas de acceso?
Abrir un ticket en:http://soporte.mexicox.gob.mx

Revisa el tutorial

  1. Código del curso

    IALG20093X
  2. Inicio

    Septiembre 7, 2020 - Termina: Noviembre 15, 2020
  3. Término

  4. Duración

    40 horas totales