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IA y Minería 3.0Nivel Avanzado

Machine Learning Avanzado Aplicado a la Exploración Geológica

Utiliza algoritmos supervisados y no supervisados avanzados en Python para el descubrimiento y selección de blancos mineros.

Duración total: 52 horas
Modalidad: Clases grabadas
Asesoría: Zoom y WhatsApp
Machine Learning Avanzado Aplicado a la Exploración Geológica

Descripción General

Para profesionales que buscan automatizar el procesamiento de datos geoquímicos, geofísicos y de mapeo. Este curso se centra en técnicas avanzadas de aprendizaje automático para identificar patrones sutiles, reducir el riesgo en la toma de decisiones y acelerar la identificación de nuevos blancos de perforación.

Lo que aprenderás en este curso

Aplicación de algoritmos Random Forest y XGBoost a datos geoquímicos.
Identificación de firmas mineralógicas mediante algoritmos de agrupamiento.
Uso de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para clasificar núcleos de perforación.
Acompañamiento incluido

Curso grabado, pero con asesoría personalizada.

Incluye asesoría personalizada por Zoom, WhatsApp y canales directos para resolver dudas, revisar avances y orientar la aplicación práctica del curso.

Zoom

Sesiones de orientación o resolución de dudas según coordinación.

WhatsApp

Canal directo para consultas rápidas del contenido del curso.

Soporte

Acompañamiento para aplicar lo aprendido a casos prácticos.

Temario Completo

1
Módulo 1: Procesamiento Avanzado de Datos Exploratorios
  • Tipos de datos geocientíficos e interoperabilidad.
  • Análisis de datos composicionales (CoDa) en geoquímica.
  • Ingeniería de variables geofísicas para el entrenamiento de modelos.
2
Módulo 2: Algoritmos Supervisados para Clasificación Litológica
  • Clasificadores basados en máquinas de vectores de soporte (SVM).
  • Algoritmos de ensamble (Random Forest, LightGBM).
  • Optimización de hiperparámetros y métricas de desempeño (AUC-ROC).
3
Módulo 3: Descubrimiento de Blancos mediante Clustering
  • Algoritmo K-Means, DBSCAN y mapas autoorganizados (SOM).
  • Detección de anomalías geoquímicas y magnéticas.
  • Integración espacial en Sistemas de Información Geográfica (SIG).
4
Módulo 4: Inteligencia Artificial Generativa y Visión por Computadora
  • Procesamiento digital de imágenes de testigos de perforación.
  • Introducción a modelos generativos para síntesis de mapas.
  • Caso de estudio: Predicción de leyes minerales mediante redes neuronales.
Precio Regular
S/ 600soles
  • Duración Total52 horas
  • ModalidadClases grabadas
  • AsesoríaZoom / WhatsApp
  • CertificadoIncluido

Incluye asesoría personalizada por Zoom, WhatsApp y canales directos para resolver dudas, revisar avances y orientar la aplicación práctica del curso.

Inscripción e Informes

Docente del Curso

Dr. Alejandro Ruiz
Dr. Alejandro Ruiz
Ph.D. en Geociencias Computacionales y consultor internacional

El Dr. Ruiz cuenta con más de 15 años de experiencia liderando proyectos de digitalización minera en Canadá, Chile y Perú. Es ex-director de innovación en consorcios de exploración automatizada.