Kurzusleírás

Edge AI a Mezőgazdaságban

  • AI alkalmazások áttekintése a mezőgazdaságban
  • Edge AI előnyei az időrelt döntéshozatalhoz
  • A smart mezőgazdaság kulcsfontosságú kihívásai és korlátai

AI-vezérelte Növényfelügyelet

  • Számítógépes látás használata növényegészség-analyse
  • Növénybetegségek azonosítása AI modellekkel
  • Drónok alkalmazása növényfelügyeletre

Hízólényfelügyelet és Viselkedésanalyse

  • Edge AI valós idejű hizólényfelügyeletre
  • Viselkedésanalytika és anomáliamegfigyelés
  • Viselhető szenzorok pontos hizólénygazdálkodáshoz

Automatizált öntözés és Környezeti Senzorki

  • AI-vezérelte öntözési vezérlőrendszerek
  • Talajnedvesség- és éghajlati monitorozás IoT-tel
  • Vízhasználat optimalizálása Edge AI-val

Edge AI Modellek Bevezetése a Smart Mezőgazdaságba

  • A megfelelő AI keretrendszerek és hardver kiválasztása
  • Eszközön történő feldolgozás vs. felhőalapú megoldások
  • Edge AI rendszerek skalázhatósága és hatékonysága biztosítása

Jövőbeli Trendek és Kihívások az Agri-AI-ban

  • Etikai szempontok az AI-vezérelte mezőgazdaságban
  • Új innovációk az agritech és Edge AI területén
  • Szabályozási egyeztetés és adatvédelmi aggodalmak

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az AI és a machine learning fogalmainak megértéséhez
  • Ismeret az IoT eszközök és szenzor technológiák terén
  • Általános ismeretek a mezőgazdasági gyakorlatok és kihívások területén

Audience

  • Agritech szakemberek
  • IoT szakértők
  • AI mérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák