Návrh Školení

Úvod do Edge AI v zemědělství

  • Přehled aplikací AI v zemědělství
  • Výhody Edge AI pro rozhodování v reálném čase
  • Klíčové výzvy a omezení v chytrém zemědělství

Monitorování plodin s umělou inteligencí

  • Použití počítačového vidění pro analýzu zdraví rostlin
  • Identifikace chorob plodin pomocí modelů AI
  • Provádění inspekcí plodin pomocí dronů

Sledování hospodářských zvířat a analýza chování

  • Edge AI pro sledování hospodářských zvířat v reálném čase
  • Behaviorální analytika a detekce anomálií
  • Nositelné senzory pro precizní chov hospodářských zvířat

Automatizované zavlažování a snímání prostředí

  • Řídicí systémy zavlažování řízené umělou inteligencí
  • Monitorování půdní vlhkosti a klimatu s IoT
  • Optimalizace využití vody pomocí Edge AI

Nasazení Edge AI modelů pro chytré zemědělství

  • Výběr správných rámců AI a hardwaru
  • Zpracování na zařízení vs. cloudová řešení
  • Zajištění škálovatelnosti a efektivity v Edge AI systémech

Budoucí trendy a výzvy v Agri-AI

  • Etické úvahy v zemědělství řízeném umělou inteligencí
  • Vznikající inovace v agritech a Edge AI
  • Dodržování předpisů a obavy o bezpečnost dat

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní porozumění konceptům AI a strojového učení
  • Znalost zařízení IoT a senzorových technologií
  • Obecná znalost zemědělských postupů a výzev

Publikum

  • Agritech profesionálové
  • IoT specialisté
  • Inženýři AI
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie