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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde para la agricultura
- Descripción general de las aplicaciones de IA en la agricultura
- Los beneficios de la IA en el borde para la toma de decisiones en tiempo real
- Principales desafíos y limitaciones en la agricultura inteligente
Monitoreo de cultivos impulsado por IA
- Uso de visión por computadora para el análisis de salud vegetal
- Identificación de enfermedades de los cultivos con modelos de IA
- Implementación de inspecciones de cultivos basadas en drones
Seguimiento y análisis del comportamiento del ganado
- IA en el borde para el monitoreo en tiempo real del ganado
- Análisis de comportamiento y detección de anomalías
- Sensores portátiles para la ganadería de precisión
Riego automatizado y sensores ambientales
- Sistemas de control de riego impulsados por IA
- Monitoreo de humedad del suelo y clima con IoT
- Optimización del uso del agua con IA en el borde
Implementación de modelos de IA en el borde para la agricultura inteligente
- Selección de los marcos de trabajo y hardware adecuados de IA
- Procesamiento en el dispositivo frente a soluciones basadas en la nube
- Garantizar la escalabilidad y eficiencia de los sistemas de IA en el borde
Tendencias futuras y desafíos en la IA para la agricultura
- Consideraciones éticas en la agricultura impulsada por IA
- Innovaciones emergentes en agrotecnología e IA en el borde
- Cumplimiento regulatorio y preocupaciones sobre seguridad de datos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con dispositivos IoT y tecnologías de sensores
- Conocimientos generales sobre prácticas agrícolas y desafíos del sector
Audiencia objetivo
- Profesionales de agrotecnología
- Especialistas en IoT
- Ingenieros de inteligencia artificial
21 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática