Kursplan

Introduktion till Edge AI i Jordbruk

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

AI-Drivet Skördemontering

  • Användning av datorseende för analys av växthälsa
  • Identifiering av skördesjukdomar med AI-modeller
  • Implementering av drönarbaserade skördeinspektioner

Spårning och Beteendeanalys av Boskap

  • Edge AI för spårning av boskap i realtid
  • Beteendeanalys och avvikelseupptäckt
  • Bärbara sensorer för precision jordbruk av boskap

Automatiserad Vattning och Miljöövervakning

  • AI-drivna vattningskontrollsystem
  • Jordfuktighets- och klimatövervakning med IoT
  • Optimering av vattenanvändning med Edge AI

Distribuering av Edge AI-modeller för Smart Jordbruk

  • Val av rätt AI-ramverk och hårdvara
  • Bearbetning på enhet vs. molnbaserade lösningar
  • Säkerställande av skalbarhet och effektivitet i Edge AI-system

Framtida Trender och Utmaningar i Agri-AI

  • Etiska överväganden i AI-drivet jordbruk
  • Uppkommande innovationer inom agritech och Edge AI
  • Regleringsöverensstämmelse och data säkerhetsfrågor

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

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

Målgrupp

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

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier