Kursplan

Introduksjon til Edge AI i jordbruk

  • Oversikt over AI-applikasjoner i oppdrett
  • Fordelene med Edge AI for sanntids beslutningstaking
  • Sentrale utfordringer og begrensninger i smart landbruk

AI-drevet avlingsovervåking

  • Bruke datasyn for plantehelseanalyse
  • Identifisere avlingssykdommer med AI-modeller
  • Gjennomføring av dronebaserte avlingsinspeksjoner

Husdyrsporing og atferdsanalyse

  • Edge AI for sanntids husdyrovervåking
  • Atferdsanalyse og oppdagelse av anomalier
  • Bærbare sensorer for presisjonshusdyrhold

Automatisert vanning og miljømåling

  • AI-drevne vanningskontrollsystemer
  • Jordfuktighet og klimaovervåking med IoT
  • Optimalisering av vannbruk med Edge AI

Utplassering av Edge AI modeller for smart farming

  • Velge riktig AI-rammeverk og maskinvare
  • Behandling på enheten kontra skybaserte løsninger
  • Sikre skalerbarhet og effektivitet i Edge AI systemer

Fremtidige trender og utfordringer innen Agri-AI

  • Etiske hensyn i AI-drevet landbruk
  • Nye innovasjoner innen agritech og Edge AI
  • Overholdelse av regelverk og bekymringer om datasikkerhet

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende forståelse av AI og maskinlæringskonsepter
  • Kjennskap til IoT-enheter og sensorteknologier
  • Generell kunnskap om landbrukspraksis og utfordringer

Publikum

  • Agritech fagfolk
  • IoT-spesialister
  • AI-ingeniører
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories