Kursplan

Introduktion till Edge AI i jordbruket

  • Översikt över AI-tillämpningar inom jordbruket
  • Fördelarna med Edge AI för beslutsfattande i realtid
  • Nyckelutmaningar och begränsningar inom smart jordbruk

AI-drivna grödövervakningar

  • Att använda datorseende för växttäktanalys
  • Att identifiera gröd sjukdomar med AI-modeller
  • Genomföra dronebaserade grödinspektioner

Övervakning av boskap och beteendeanalys

  • Edge AI för övervakning av boskap i realtid
  • Beteendeanalys och avvikelsesökning
  • Slitage sensorer för precisionsjordbruk

Automatisering av bevattning och miljösensorer

  • AI-drivna bevattning kontrollsystem
  • Övervakning av markfuktighet och klimat med IoT
  • Optimera vattenanvändningen med Edge AI

Distribuera Edge AI modeller för smart jordbruk

  • Välja rätt AI-ramverk och hårdvara
  • On-device behandling vs. molnbaserade lösningar
  • Säkerställa skalbarhet och effektivitet i Edge AI system

Framtida trender och utmaningar inom Agri-AI

  • Etiska överväganden inom AI-drivet jordbruk
  • Framväxande innovationer inom agritech och Edge AI
  • Regulatorisk efterlevnad och data säkerhetsproblem

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för AI och maskininlärningskoncept
  • Bekantskap med IoT-enheter och sensorteknologier
  • Allmän kunskap om jordbruksmetoder och utmaningar

Målgrupp

  • Agritech-proffs
  • IoT-specialister
  • AI-ingenjörer
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier