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Plan du cours

Introduction à l'Edge AI dans l'agriculture

  • Aperçu des applications de l'IA dans l'agriculture
  • Les avantages de l'Edge AI pour la prise de décision en temps réel
  • Principaux défis et limitations dans l'agriculture intelligente

Suivi des cultures piloté par l'IA

  • Utilisation de la vision par ordinateur pour l'analyse de la santé des plantes
  • Identification des maladies des cultures avec des modèles d'IA
  • Mise en œuvre d'inspections de cultures par drone

Suivi du bétail et analyse du comportement

  • Edge AI pour le suivi en temps réel du bétail
  • Analyse comportementale et détection d'anomalies
  • Capteurs portables pour l'élevage de précision

Irrigation automatisée et détection environnementale

  • Systèmes de contrôle d'irrigation pilotés par l'IA
  • Surveillance de l'humidité du sol et du climat avec l'IoT
  • Optimisation de l'utilisation de l'eau avec l'Edge AI

Déploiement de modèles Edge AI pour l'agriculture intelligente

  • Choix des cadres d'IA et du matériel appropriés
  • Traitement sur l'appareil vs solutions basées sur le cloud
  • Garantie de l'évolutivité et de l'efficacité des systèmes Edge AI

Tendances futures et défis de l'Agri-AI

  • Considérations éthiques dans l'agriculture pilotée par l'IA
  • Innovations émergentes dans l'agritech et l'Edge AI
  • Conformité réglementaire et préoccupations en matière de sécurité des données

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les appareils IoT et les technologies de capteurs
  • Connaissance générale des pratiques agricoles et des défis associés

Public cible

  • Professionnels de l'agritech
  • Spécialistes de l'IoT
  • Ingénieurs en IA
 21 Heures

Nombre de participants


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