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14/09/2023

Aplicación de machine learning al pronóstico de eventos meteorológicos de alto impacto social

Juan Ruiz

Filiación: Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (FCEN)
Palabras clave: machine learning, modelado numerico de la atmósfera, asimilacion de datos, uncertainty quantification

Descripción de la propuesta

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Conocimientos deseables

programación en python, conocimiento basico de técnicas de machine learning (no excluyentes)

Qué aprenderá el o la estudiante

En la tesis se aprenderan conocimientos basicos sobre tecnicas de sensoramiento remoto y modelado numérico de la atmósfera y a trabajar con los datos derivados de dichas técnicas. Dependiendo el tema elegido tambien se aprenderán nociones de cuantificación de incertidumbre en sistemas caóticos complejos y de asimilación de datos.

Descargar propuesta (PDF)