Plan du cours

Introduction au Edge AI dans l'agriculture

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

Surveillance des cultures par l'IA

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

Suivi du bétail et analyse du comportement

  • [L'utilisation de la vision artificielle pour la surveillance du bétail en temps réel
  • Analyse comportementale et détection des anomalies
  • Capteurs portables pour l'élevage de précision

Irrigation automatisée et détection environnementale

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

Déploiement de modèles Edge AI pour l'agriculture intelligente

  • Choisir les bons cadres et le bon matériel d'IA
  • Traitement sur l'appareil ou solutions basées sur le cloud
  • Garantir l'évolutivité et l'efficacité des systèmes Edge AI

Tendances et défis futurs en matière d'IA agricole

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les dispositifs IoT et les technologies des capteurs
  • Connaissance générale des pratiques et des défis agricoles.

Audience

  • Professionnels de l'agronomie
  • Spécialistes de l'IdO
  • Ingénieurs en IA
 21 Heures

Nombre de participants


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