Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az Edge AI használatába a mezőgazdaságban
- Áttekintés az AI alkalmazásairól a gazdálkodásban
- Az Edge AI előnyei a valós idejű döntéshozatalban
- Kulcsfontosságú kihívások és korlátok az okos mezőgazdaságban
AI-alapú növényzet monitorozás
- Számítógépes látás alkalmazása a növényegészségügyi elemzésben
- Növénybetegségek azonosítása AI modellek segítségével
- Drónokkal végzett növényzetellenőrzések megvalósítása
Állatállomány nyomon követése és viselkedéselemzés
- Edge AI valós idejű állatállomány-monitorozásra
- Viselkedéselemzés és anomáliadetektálás
- Viselhető érzékelők a precíziós állattartásban
Automatizált öntözés és környezeti érzékelés
- AI-alapú öntözésvezérlő rendszerek
- Talajnedvesség- és klímamonitorozás IoT segítségével
- Vízhasználat optimalizálása Edge AI segítségével
Edge AI modellek üzembe helyezése az okos gazdálkodásban
- A megfelelő AI keretrendszerek és hardver kiválasztása
- Eszközön belüli feldolgozás vs. felhőalapú megoldások
- Skálázhatóság és hatékonyság biztosítása Edge AI rendszerekben
Jövőbeli trendek és kihívások az agri-AI területén
- Etikai megfontolások az AI-alapú mezőgazdaságban
- Újító fejlesztések az agritech és Edge AI területén
- Szabályozási megfelelőség és adatbiztonsági kérdések
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető ismeretek a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén
- Ismeretek az IoT eszközök és érzékelőtechnológiák területén
- Általános ismeretek a mezőgazdasági gyakorlatokról és kihívásokról
Célközönség
- Agritech szakemberek
- IoT szakértők
- AI mérnökök
21 Órák
Vélemények (1)
Hogy foglalkozhassunk haladó témákkal és valós példákon dolgozhassunk
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Kurzus - Advanced Edge AI Techniques
Gépi fordítás