Python para la Inteligencia Artificial: De los Datos a las Redes Neuronales Aplicadas al sector agroalimentario

En la actualidad, el sector agroalimentario está experimentando una profunda transformación digital impulsada por el uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicadas a la gestión de cultivos.

Este contexto está generando una demanda creciente de ingenieros y técnicos del ámbito agroalimentario capacitados para analizar datos procedentes de explotaciones agrícolas, sensores IoT, imágenes satelitales, estaciones meteorológicas o sistemas de monitorización industrial, y para diseñar soluciones basadas en inteligencia artificial adaptadas a las necesidades específicas del sector.

En este marco, Python se ha consolidado como el lenguaje de referencia para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de inteligencia artificial en entornos científicos y tecnológicos. 

OBJETIVO:

Ofrecer una base para la capacitación en competencias digitales avanzadas específicamente orientadas al sector agroalimentario, facilitando la adquisición de habilidades en analítica de datos, modelado predictivo y desarrollo de redes neuronales aplicadas a problemas reales del entorno productivo.

DIRIGIDO A:

• Técnicos de Administraciones Públicas
• Personal de empresas Agrotech
• Técnicos de cooperativas
• Técnicos de comunidades de regantes
• Personal de empresas TIC
• Ingenieros agrónomos
• Agricultores y ganaderos con conocimientos TIC

PROGRAMACIÓN:

BLOQUE I: Python para manejo de datos

- Conceptos básicos dePython

- Introducción a Numpy 

- Representación de datos con Matplotlib.

- Introducción a Pandas: dataframes y fuentes de datos.

BLOQUE II: achine Learning y Deep Learning con Python

- Introducción al Machine Learning con Sklearn: predicción delrendimiento agrícola.

- Introducción a Deep Learning con PyTorch con modelos agronómicos profundos.

- Redes Neuronales Convolucionales para la clasificación de cultivos.

PLAZO DE INSCRIPCIÓN: Hasta el 22 de abril de 2026.

FECHA: 27, 28, 29 y 30 de abril de 2026.

FORMATO: Mixto (Online y Presencial).

Más información en La Vega Innova