DURACIÓN: 10 HORAS
Es un curso introductorio y 100% práctico de 10 horas diseñado para entusiastas de la astronomía con interés en explorar cómo las técnicas modernas de inteligencia artificial están revolucionando el estudio del universo.
A lo largo del curso, los participantes aprenderán a utilizar datos reales provenientes de misiones espaciales como Kepler, Gaia y catálogos como SDSS, y aplicarán modelos de aprendizaje automático para detectar exoplanetas, clasificar galaxias y automatizar tareas científicas.
Este curso combina teoría accesible con ejercicios prácticos en Python y Jupyter, integrando bibliotecas especializadas como lightkurve, astroquery, TensorFlow y scikit-learn. No se requieren conocimientos avanzados en matemáticas ni astronomía profesional, solo una base en programación y pasión por el cosmos.
Diseñar y ejecutar un proyecto completo de IA aplicado a un problema astrofísico, desde la recolección de datos hasta la evaluación del modelo.
Interpretar resultados científicos generados por modelos de IA con criterios astronómicos y estadísticos básicos. Documentar y presentar un análisis técnico sencillo, con visualización de resultados y conclusiones interpretables.
Jupyter notebooks por sesión, Datasets descargados o simulados, Modelos entrenados para evaluación, Retos prácticos por sesión, Plantilla de proyecto final
Eduardo Salgado Enríquez
Astrofísico ecuatoriano
Ha realizado varios posgrados en Astrofísica en la PUC-Chile, CBPF-Brasil y UCM-España. Complutense de MAdrid.