Kurzusleírás

Bevezetés a Edge AI-be a mezőgazdaságban

  • Az AI-alkalmazások áttekintése a gazdálkodásban
  • A Edge AI előnyei a valós idejű döntéshozatalhoz
  • Az intelligens mezőgazdaság legfontosabb kihívásai és korlátai

AI-alapú termésfigyelés

  • Számítógépes látás használata növény-egészségügyi elemzéshez
  • Növénybetegségek azonosítása AI modellekkel
  • Drón alapú termésvizsgálatok végrehajtása

Az állatállomány nyomon követése és viselkedéselemzése

  • Edge AI az állatállomány valós idejű megfigyeléséhez
  • Viselkedéselemzés és anomáliák észlelése
  • Viselhető érzékelők a precíziós állattenyésztéshez

Automatizált öntözés és környezetérzékelés

  • AI-vezérelt öntözésvezérlő rendszerek
  • Talajnedvesség és klímafigyelés IoT segítségével
  • A vízhasználat optimalizálása a Edge AI segítségével

Edge AI modellek bevezetése az intelligens gazdálkodáshoz

  • A megfelelő AI keretrendszer és hardver kiválasztása
  • Eszközön történő feldolgozás a felhő alapú megoldásokkal szemben
  • Skálázhatóság és hatékonyság biztosítása Edge AI rendszerekben

Az agrár-AI jövőbeli trendjei és kihívásai

  • Etikai megfontolások az AI-vezérelt mezőgazdaságban
  • Feltörekvő innovációk az agritech és Edge AI
  • Szabályozási megfelelés és adatbiztonsági aggályok

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
  • IoT eszközök és szenzortechnológiák ismerete
  • Általános ismeretek a mezőgazdasági gyakorlatokról és kihívásokról

Közönség

  • Agritech szakemberek
  • IoT szakértők
  • AI mérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák