Kurzusleírás

Bevezetés az Edge AI használatába a mezőgazdaságban

  • Áttekintés a mesterséges intelligencia alkalmazásairól a mezőgazdaságban
  • Az Edge AI előnyei a valós idejű döntéshozatalra
  • A smart mezőgazdaság kulcsfontosságú kihívásai és korlátozásai

Mesterséges intelligencia-alapú növényfigyelés

  • Kamera alapú növényegészeti elemzés alkalmazása
  • Növénybetegségek azonosítása mesterséges intelligencia modell segítségével
  • Drón-alapú növénytermelési felügyelet implementálása

Állattenyésztés nyomon követése és viselkedés elemzése

  • Valós idejű állattenyésztés figyelése az Edge AI segítségével
  • Viselkedés elemzése és rendellenességek felmérése
  • Viseletes érzékelők a pontos állattenyésztésben

Automatikus öntözés és környezet-felügyeleti elemzés

  • Mesterséges intelligencia-alapú öntözés-vezérlő rendszerek
  • Talaj nedvesség és környezeti feltételek monitorozása az IoT segítségével
  • Vizhasználat optimalizálása az Edge AI segítségével

Smart farming Edge AI modell üzembe helyezése

  • A megfelelő mesterséges intelligencia keretrendszerek és hardverek kiválasztása
  • Eszközön történő feldolgozás vs. felhőalapú megoldások
  • Az Edge AI rendszerek skálázhatóságának és hatékonyságának biztosítása

A jövőbeli trendek és kihívások az agri-AI területén

  • Etikai szempontok a mesterséges intelligencia-alapú mezőgazdaságban
  • Az agri-AI és az Edge AI területén bemutató innovációk
  • Szabályozási megfelelés és adatbiztonsági környezetek

Összefoglalás és a következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek mesterséges intelligencia és gépi tanulás alapjairól
  • Ismeret az IoT eszközökkel és érzékelő technológiákkal
  • Általános ismeretek a mezőgazdasági gyakorlatokról és kihívásokról

Célcsoport

  • Mezőgazdasági technológiai szakemberek
  • IoT szakértők
  • Mesterséges intelligencia mérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák