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 5 semanas en donde se revisarán los siguientes temas:
• Tema 1: Génesis de la Geointeligencia.
• Tema 2: Big Data.
• Tema 3: Extracción de datos espaciales.
• Tema 4: Representación del conocimiento.
• Tema 5: La informática y su vínculo con la Geointeligencia.
• Tema 6: Formas de representación de datos geoespaciales para la toma de decisiones
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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.
• Acceso a 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 reconocer los aspectos generales que conforman a la Geointeligencia Computacional como área de conocimiento y su injerencia en el análisis del territorio para la toma de decisiones.
Esfuerzo estimado por semana y total:
5 horas por semana, 40 totales.
Equipo docente
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). |
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Dr. Alejandro Molina Villegas. Investigador Conacyt asignado al Centrogeo desde 2017. Obtuvo el doctorado, con mención honorífica, en la Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse (Francia, 2014) y la maestría en Ciencias de la Computación por la UNAM en 2009. Es miembro fundador de la Asociación Mexicana de Procesamiento de Lenguaje Natural. Fue seleccionado por Microsoft Research para presentar su tesis doctoral en eScience 2013 y ha realizado estancias de colaboración internacional en el grupo IULATERM de Barcelona y el centro de investigación Xerox Research en Grenoble. Recientemente, ha trabajado para el gobierno de México, primero como experto en Minería de Datos para la Comisión Nacional de Biodiversidad (CONABIO), y actualmente como catedrático CONACyT para el Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial. Es autor de más de treinta publicaciones científicas arbitradas y dos capítulos en libros. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) desde 2015. |
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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. |
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Dr. Rodrigo Tapia McClung. Físico por la Facultad de Ciencias de la UNAM, Maestro en Estudios Ambientales por la Wilfrid Laurier University, Canadá y Doctor en Ciencias de Información Geoespacial por CentroGeo. Imparto cursos en la Especialidad en Geomática, Maestría en Ciencias de Información Geoespacial y la Maestría en Planeación Espacial del Centro. También he impartido clases en la licenciatura en Biología y Física en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Mis líneas de investigación son analítica geovisual, geoweb y cartografía participativa que buscan formas de visualizar datos espaciales y temporales que se puedan comunicar de manera dinámica y oportuna en temas como geografía de voluntarios, demografía, transporte, migración, etc. |
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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 adscrito a CentoGeo. Sus líneas de investigación son: percepción remota, procesamiento y análisis de imágenes, redes neuronales. |
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M. en G. Rosa Martha Peralta Blanco. Estudió la Maestría en Geografía en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y la Maestría en Ciencias de la Complejidad en la Universidad Autónoma de la Ciudad de México (UACM) donde se enfoca al estudio la pobreza a partir del enfoque de sistemas territoriales complejos. Laboralmente se desempeña como Experta en SIG en el Laboratorio Nacional de Geointeligencia del CentroGeo con sede en Yucatán, en el cual provee de recursos geoespaciales a los integrantes del equipo. |
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.
¿Cuándo tengo que conectarme a las clases?
Este curso es totalmente en línea, es decir; todos los recursos están disponibles a lo largo del curso. Por lo que debes administrar tu tiempo para que lo finalices en tiempo y forma. Ningún profesor se conecta a impartir los temas.
¿Utilizaré un software en específico?
En este curso no se requiere el uso de un software específico, únicamente un navegador web, acceso a YouTube y aplicaciones que te permitan la lectura de documentos en *.pdf. Sin embargo, podrás reproducir algunos de los ejercicios prácticos que se muestran en el curso los cuales requieren el uso de software especializado y gestor de bases de datos cuyo proceso de instalación podrás consultar en el material.
¿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 70 puntos 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.
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