Inteligencia Artificial en Agricultura: datos, modelos y soluciones para la toma de decisiones
La inteligencia artificial está transformando la forma en que se generan, analizan y utilizan los datos en el sector agroalimentario. La disponibilidad creciente de información procedente de estaciones meteorológicas, sensores IoT, maquinaria, imágenes, sistemas de información geográfica o registros productivos permite desarrollar nuevas herramientas capaces de anticipar problemas, realizar predicciones y apoyar la toma de decisiones.
Sin embargo, la aplicación de inteligencia artificial en agricultura no consiste únicamente en seleccionar un algoritmo. Para que una solución sea realmente útil es necesario comprender el problema agronómico, identificar los datos disponibles, conocer sus limitaciones, seleccionar las técnicas adecuadas e interpretar correctamente los resultados.
Inscripciones hasta el 17 de noviembre
Fechas y horarios
24, 25, 26 de noviembre y 2 y 3 de diciembre de 2026
Martes 24 de 16:00 a 20:00 h. (On-line)
Miércoles 25 de 16:00 a 19:00 h. (On-line)
Jueves 26 de 16:00 a 19:00 h.(On-line)
Martes 2 de 10:00 a 14:00 h. y de 15:30 a 18:00 h.(Presencial)
Miércoles 3 de 10:00 a 14:00h. (Presencial)
Dirección
La Vega Innova Camino de la Vega, s/n, 28830, San Fernando de Henares Madrid
Modalidad
Híbrido (On-line/Presencial)
Horas del curso
21 horas
Este curso ofrece una visión práctica de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector agroalimentario, desde la adquisición y gestión de datos hasta el desarrollo de modelos predictivos, sistemas de visión artificial, asistentes inteligentes, plataformas IoT y gemelos digitales.
A partir de experiencias y desarrollos realizados en la Cátedra Internacional ENIA de Inteligencia Artificial y Agricultura de la Universidad de Córdoba, se analizarán casos reales que permitirán comprender cómo se construyen soluciones de inteligencia artificial orientadas a problemas concretos del sector.
¿A quién va dirigido?
- Técnicos y asesores del sector agrario y agroalimentario. Profesionales que trabajen en producción vegetal, sanidad de cultivos, riego, gestión de explotaciones o asesoramiento técnico y que quieran conocer cómo utilizar datos e inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones.
- Personal de empresas Agrotech y TIC. Perfiles técnicos implicados en el desarrollo o implantación de soluciones digitales para el sector agroalimentario, interesados en conocer aplicaciones de inteligencia artificial, sistemas predictivos, visión artificial, IoT, gemelos digitales y asistentes inteligentes.
- Técnicos de cooperativas, organizaciones de productores y empresas agroalimentarias. Profesionales interesados en identificar oportunidades de aplicación de la inteligencia artificial para mejorar procesos productivos, monitorización, gestión de recursos, prevención de riesgos y apoyo a la toma de decisiones.
- Ingenieros agrónomos, agrícolas, de montes y otros perfiles técnicos vinculados al sector agroalimentario. Profesionales que quieran complementar su formación con una visión práctica de las principales tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a problemas reales del sector.
- Personal de Administraciones Públicas y entidades vinculadas al desarrollo agrario. Profesionales relacionados con innovación, digitalización, gestión territorial, sanidad vegetal, sostenibilidad o planificación agraria que necesiten comprender las posibilidades, requisitos y limitaciones de las soluciones basadas en inteligencia artificial.
- Universidad y ámbito académico. Estudiantes de últimos cursos, posgrado, personal investigador y técnico interesado en conocer metodologías y casos reales de aplicación de la inteligencia artificial en agricultura y en la transferencia de resultados hacia soluciones utilizables por el sector.
- Agricultores y otros profesionales del sector primario con conocimientos digitales básicos. Personas interesadas en comprender cómo las nuevas herramientas basadas en datos e inteligencia artificial pueden contribuir a mejorar la gestión técnica, económica y ambiental de sus explotaciones.
Equipo docente
Rosa Gallardo Cobos
Catedrática de Economía Agraria de la Universidad de Córdoba. Directora de la Cátedra Internacional ENIA de Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA) de la Universidad de Córdoba.
Adolfo Peña Acevedo
Profesor Titular de la Universidad de Córdoba. Director adjunto para el ámbito agro de la Cátedra CIIAA.
Pedro J Torres González
Matemático. Investigador de la Cátedra CIIAA
Irene Casares Rodríguez
Ingeniera informática. Investigadora del proyecto AgrifoodTEF.
Ángel Sevilla Molina.
Ingeniero informático. Investigador de la Cátedra CIIAA
Estrella Alcalá Espinosa
Bióloga. Investigadora de la Cátedra CIIAA
Flora Moreno Alcaide
Ingeniera agrónoma. Investigadora de la Cátedra CIIAA.
Jesús Palma López.
Ingeniero agrónomo y enólogo. Investigador de la Cátedra CIIAA
Alejandro López de la Fuente
Ingeniero agrónomo. Investigador del proyecto AgrifoodTEF
Antonio Gómez Giménez
Ingeniero informático. Investigador de la Cátedra CIIAA
Antonio Espejo Santofimia
Ingeniero informático. Investigador de la Cátedra CIIAA
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¿Cuáles son los objetivos del curso?
- Comprender las principales aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en agricultura y agroalimentación.
- Identificar problemas del sector que pueden abordarse mediante técnicas de IA.
- Comprender la importancia de los datos como base para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial.
- Conocer diferentes fuentes de datos utilizadas en agricultura: estaciones meteorológicas, sensores IoT, imágenes, datos geoespaciales y registros productivos.
- Acceder, descargar y preparar datos procedentes de fuentes abiertas de información meteorológica, agroclimática y satelital.
- Conocer los fundamentos de los principales métodos de Machine Learning utilizados para predicción y clasificación.
- Comprender las aplicaciones del Deep Learning y la visión artificial en agricultura.
- Conocer las posibilidades de la inteligencia artificial generativa y los asistentes virtuales especializados.
- Comprender cómo se integran datos, modelos y herramientas de visualización en plataformas y gemelos digitales.
- Desplegar una plataforma de datos básica: conectar una fuente, automatizar el procesado y publicar un cuadro de mando.
- Aprender a interpretar los resultados de los modelos de IA y valorar sus limitaciones.
- Analizar casos reales de aplicación de IA desarrollados para resolver problemas agroalimentarios.
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¿Cuál es el programa del curso?
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¿Qué materiales necesito?
- Ordenador portátil personal/tablet.
- Dominio de herramientas ofimáticas y navegación en internet a nivel usuario.
- Conocimientos previos en programación, SIG o teledetección son deseables.
- Recomendable (opcional): suscripción a un servicio de IA (ChatGPT, Claude, Perplexity…)
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¿Hasta cuándo puedo inscribirme?
La formalización de matrícula estará abierta hasta el 17 de noviembre
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