Duración:

20 a 40 horas.

Dirigido a:

Geocientíficos, ingenieros y analistas de datos.

Introducción:

El aprendizaje automático está transformando la geofísica, permitiendo analizar grandes volúmenes de datos con precisión. Este curso enseña técnicas de machine learning aplicadas a la interpretación sísmica, detección de anomalías y predicción de propiedades del subsuelo.

Objetivos del curso:

Introducir técnicas de machine learning en geofísica, abordando modelos supervisados y no supervisados. Se explorarán algoritmos aplicados a la caracterización de facies, predicción de propiedades y optimización de flujos de trabajo geofísicos.

Puntos del Programa:

1. Introducción al aprendizaje automático en geofísica
2. Programación en Python para análisis geofísico
3. Análisis exploratorio de datos sísmicos
4. Regresión y clasificación aplicadas a geofísica
5. Clustering y reducción de dimensiones en datos de facies
6. Redes neuronales en predicción de propiedades del subsuelo
7. Modelos de machine learning en detección de anomalías
8. Evaluación y validación de modelos predictivos
9. Integración con flujos de trabajo geofísicos
10. Estudios de casos y aplicaciones en petróleo y gas