Este curso desarrolla competencias en programación, relevantes para el desarrollo de algoritmos para la predicción general relacionada a las energías renovables; hace un recorrido por nueve dimensiones o temas centrales: historia corta de la IA y las energías renovables; usos comunes de la IA; preprocesamiento de datos; clasificación con algoritmos de IA; descripción de datos para las energías renovables; predicción de energías renovables; impacto de la predicción en energías renovables; y presentación del proyecto final, tu propia mirada de la IA en energías renovables, permitiendo que el estudiante al finalizar el curso esté en capacidad de ejecutar un análisis sobre datos abiertos de energías renovables y utilice sus conocimientos para establecer relaciones entre variables relevantes del sector con fines de predicción.

El curso está dirigido a estudiantes, docentes, egresados y administrativos interesados en aprender sobre algoritmos de IA para la predicción relacionada con energías renovables.

Juan Pablo Oviedo Perdomo, Ingeniero electrónico y estudiante de la Maestría en ciencias de la información y las comunicaciones de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas e integrante del grupo de investigación Telecomunicaciones de la Universidad Distrital.