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Combinado

Diplomado en Optimización de Cultivos con Inteligencia Artificial y Datos

Optimiza los recursos agrícolas, maximiza la producción

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Conoce más sobre el programa

¿De qué se trata el programa?

¡Únete a la revolución digital en la agricultura!

Con tecnologías como drones, sensores y análisis de datos, optimizarás la producción de alimentos de manera sostenible. Al completar nuestro diplomado, identificarás oportunidades estratégicas para contribuir al desarrollo económico, social y ambiental del sector. Esta iniciativa responde a la creciente demanda de alimentos y las amenazas de desabastecimiento, asegurando la seguridad alimentaria en nuestro país y la región. Prepárate para ser parte de la solución y liderar el camino hacia una agricultura más eficiente y amigable con el medio ambiente.

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Detalles del programa

Título que otorga: Diplomado en Agricultura Digital

Duración: 60 horas

Modalidad: Online en vivo

Valor de la matrícula: $2.233.000

Fecha de inicio: 05 de mayo de 2026

Horario: Martes y jueves de 6:00 p. m. a 10:00 p. m.

Certificable: Sí. La Universidad Icesi expedirá el diploma a los participantes cuya asistencia sea al 80% del total de las horas de clase programadas.

Nota: La intensidad horaria de las sesiones virtuales sincrónicas es de 4 horas.

Nota: Los posibles cambios en la programación inicial (fechas, horarios, docentes) se comunicarán oportunamente a los estudiantes.

Título que otorga

Diplomado en Agricultura Digital

Duración

60 horas

Modalidad

Online en vivo

Valor de la matrícula

$2.233.000

Fecha de inicio

05 de mayo de 2026

Horario

Martes y jueves de 6:00 p. m. a 10:00 p. m.

Certificable

Sí. La Universidad Icesi expedirá el diploma a los participantes cuya asistencia sea al 80% del total de las horas de clase programadas.

Nota

La intensidad horaria de las sesiones virtuales sincrónicas es de 4 horas.

Nota

Los posibles cambios en la programación inicial (fechas, horarios, docentes) se comunicarán oportunamente a los estudiantes.

Acreditación

Contenidos

Módulo 1: Introducción a la Agricultura Digital y al Diseño Centrado en el Humano (Introduction to Digital Agriculture and Human-Centered Design (8H)

Este módulo busca comprender los conceptos y evidenciar la relevancia de incorporar las tecnologías de digitalización en el sector agroalimentario, además de identificar y caracterizar las necesidades y requerimientos de los usuarios del agro para el desarrollo de soluciones que incorporen TI.

Módulo 2: Tecnologías de TI para la captura de datos en el sector agroalimentario (IT technologies for data capture in the agri-food sector) (4H)

Con este módulo se busca Entender los conceptos para la captura de datos con sensores: proximidad, remotos, móviles, explicar las tecnologías de TI para la captura y transmisión de datos en el agro y asociar o mapear los sensores con las variables de interés (climatológicas, fisiológicas, morfológicas, productividad o de rendimiento) para cada cultivo.

Módulo 3: Cartografía y Sistemas de Información Geográfica (SIG) (Cartography and Geographic Information Systems (GIS)) (4H)

En este módulo se busca entender las herramientas de SIG para aprender analizar datos espaciales, interpretar imágenes satelitales para el agro: Índices NDVI y EVI, Aplicar datos satelitales para observación de cultivos.

Módulo 4: Minería de datos aplicadas al agro (Data mining applied to agriculture) (4H)

El módulo busca desarrollar los conceptos básicos de los tipos y estructuras de datos y Aplicar técnicas modernas de analítica para el análisis de datos.

Módulo 5: Innovación en Agricultura Digital (2 sesiones)

Con este módulo los estudiantes lograran entender los conceptos básicos de las bases de datos aplicadas al agro y entender las técnicas modernas de modelado de cultivos.

Módulo 6: Modelado de nichos (Niche modeling) (4H)

Con este módulo se busca entender los modelos de nicho y su aplicación al agro.

Módulo 7: Técnicas estadísticas para el procesamiento y análisis de datos agrícolas para toma de decisiones (Statistical techniques for processing and analyzing agricultural data for decision making.) (4H)

Este módulo busca aplicar técnicas estadísticas para el análisis descriptivo, prescriptivo y predictivo, además, encontrar y evaluar tendencias, anomalías y comportamientos.

Módulo 8: Inteligencia Artificial aplicada a la agricultura digital (Artificial Intelligence applied to digital agriculture) (4H)

Este módulo busca comprender los fundamentos de la IA y Machine Learning y aplicar los modelos de Machine Learning al sector agroalimentario.

Módulo 9 y 10: Visualización de datos con tableros de control (Dashboards) (Data visualization with dashboards) (8H)

En este módulo los estudiantes aprenderán a diseñar y desarrollar tableros interactivos para la toma de decisiones agrícolas y usar datos para optimizar decisiones productivas y logísticas.

Módulo 11: Sostenibilidad, Cambio Climático y Gestión del Riesgo Climático. (Sustainability, Climate Change and Climate Risk Management) (4H)

Con este módulo se busca comprender los conceptos de variabilidad y cambio climático, además de entender como la agricultura digital contribuye con la resiliencia climática.

Módulo 12 y 13: Innovación en la agricultura digital con enfoque en diseño centrado en el Humano (Innovation in digital agriculture with a focus on human-centered design) (8H)

Con este módulo lograremos introducir en el proceso de innovación en el desarrollo de soluciones digitales adaptadas a los desafíos del sector agroalimentario.

Módulo 14: Experiencias de proyectos aplicados de agricultura digital (Experiences from applied digital agriculture projects) (4H)

En este módulo se realiza una presentación de empresas locales que han desarrollado soluciones de TI en el sector agroalimentario.