边缘AI在农业中的应用:智能农业与精准监测 培训
边缘AI正在改变现代农业,通过实时AI驱动的决策,实现作物监测、牲畜追踪和自动化灌溉。
本课程为讲师主导的培训(线上或线下),面向初级到中级水平的农业科技专业人士、物联网专家和AI工程师,旨在帮助他们开发和部署边缘AI解决方案,用于智能农业。
培训结束后,学员将能够:
- 了解边缘AI在精准农业中的作用。
- 实施AI驱动的作物和牲畜监测系统。
- 开发自动化灌溉和环境感知解决方案。
- 利用实时边缘AI分析优化农业效率。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实时实验室环境中进行实操。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
课程大纲
边缘AI在农业中的介绍
- 农业中的AI应用概述。
- 边缘AI在实时决策中的优势。
- 智能农业中的关键挑战与限制。
AI驱动的作物监测
- 使用计算机视觉进行植物健康分析。
- 利用AI模型识别作物疾病。
- 实施基于无人机的作物检查。
牲畜追踪与行为分析
- 边缘AI用于实时牲畜监测。
- 行为分析与异常检测。
- 可穿戴传感器在精准畜牧中的应用。
自动化灌溉与环境感知
- AI驱动的灌溉控制系统。
- 使用物联网进行土壤湿度和气候监测。
- 利用边缘AI优化水资源使用。
部署边缘AI模型用于智能农业
- 选择合适的AI框架和硬件。
- 设备端处理与云端解决方案的对比。
- 确保边缘AI系统的可扩展性和效率。
农业AI的未来趋势与挑战
- AI驱动农业中的伦理考量。
- 农业科技与边缘AI的新兴创新。
- 法规合规与数据安全问题。
总结与下一步
要求
- 对AI和机器学习概念有基本了解。
- 熟悉物联网设备和传感器技术。
- 具备农业实践和挑战的一般知识。
目标受众
- 农业科技专业人士。
- 物联网专家。
- AI工程师。
需要帮助选择合适的课程吗?
边缘AI在农业中的应用:智能农业与精准监测 培训 - 询价
边缘AI在农业中的应用:智能农业与精准监测 - 问询
问询
即将举行的公开课程
相关课程
高级边缘AI技术
14 小时本次讲师指导的培训在中国(线上或线下)面向希望掌握边缘AI最新进展、优化AI模型以进行边缘部署,并探索各行业专门应用的高级AI从业者、研究人员和开发者。
培训结束后,学员将能够:
- 探索边缘AI模型开发和优化的高级技术。
- 实施在边缘设备上部署AI模型的前沿策略。
- 利用专门工具和框架进行高级边缘AI应用。
- 优化边缘AI解决方案的性能和效率。
- 探索边缘AI的创新用例和新兴趋势。
- 解决边缘AI部署中的高级伦理和安全问题。
构建边缘AI解决方案
14 小时本次由讲师指导的线下或线上培训,面向中级开发者、数据科学家和技术爱好者,旨在帮助他们掌握在各种应用中在边缘设备上部署AI模型的实用技能。
培训结束后,参与者将能够:
- 理解Edge AI的原理及其优势。
- 设置和配置边缘计算环境。
- 开发、训练和优化用于边缘部署的AI模型。
- 在边缘设备上实现实用的AI解决方案。
- 评估并改进边缘部署模型的性能。
- 解决Edge AI应用中的伦理和安全问题。
边缘人工智能在自主系统中的应用
14 小时本次由讲师指导的线下或线上培训,面向中级机器人工程师、自动驾驶汽车开发者和AI研究人员,旨在帮助他们利用Edge AI技术开发创新的自主系统解决方案。
培训结束后,参与者将能够:
- 理解Edge AI在自主系统中的作用和优势。
- 开发和部署用于边缘设备实时处理的AI模型。
- 在自动驾驶汽车、无人机和机器人中实施Edge AI解决方案。
- 使用Edge AI设计和优化控制系统。
- 解决自主AI应用中的伦理和监管问题。
边缘AI:从概念到实现
14 小时本次由讲师指导的培训在中国(线上或线下)面向中级开发人员和IT专业人员,旨在帮助他们全面了解边缘AI,从概念到实际实现,包括设置和部署。
培训结束后,参与者将能够:
- 理解边缘AI的基本概念。
- 设置和配置边缘AI环境。
- 开发、训练和优化边缘AI模型。
- 部署和管理边缘AI应用。
- 将边缘AI与现有系统和工作流集成。
- 解决边缘AI实施中的伦理问题和最佳实践。
金融服务的边缘AI
14 小时本课程由讲师主导,提供中国(线上或线下)培训,面向希望在金融服务中实施边缘AI解决方案的中级金融专业人士、金融科技开发者和AI专家。
培训结束后,参与者将能够:
- 理解边缘AI在金融服务中的作用。
- 使用边缘AI实施欺诈检测系统。
- 通过AI驱动解决方案提升客户服务。
- 应用边缘AI进行风险管理和决策。
- 在金融环境中部署和管理边缘AI解决方案。
Edge AI 医疗应用
14 小时本课程为讲师主导的中国(线上或线下)培训,面向希望利用Edge AI开发创新医疗解决方案的中级医疗专业人员、生物医学工程师和AI开发者。
通过本培训,学员将能够:
- 了解Edge AI在医疗领域的作用和优势。
- 在边缘设备上开发和部署用于医疗应用的AI模型。
- 在可穿戴设备和诊断工具中实施Edge AI解决方案。
- 设计和部署基于Edge AI的患者监护系统。
- 解决医疗AI应用中的伦理和监管问题。
边缘AI在工业自动化中的应用
14 小时本课程为讲师指导的培训,在中国(线上或线下)进行,面向希望将边缘AI解决方案应用于工业自动化的中级工业工程师、制造专业人员和AI开发者。
通过本培训,学员将能够:
- 了解边缘AI在工业自动化中的作用。
- 使用边缘AI实施预测性维护解决方案。
- 在制造过程中应用AI技术进行质量控制。
- 使用边缘AI优化工业流程。
- 在工业环境中部署和管理边缘AI解决方案。
Edge AI 在物联网应用中的应用
14 小时本次由讲师指导的线下或线上培训,面向中级开发人员、系统架构师和行业专业人士,旨在帮助他们利用Edge AI增强物联网应用的智能数据处理和分析能力。
培训结束后,学员将能够:
- 理解Edge AI的基础知识及其在物联网中的应用。
- 为物联网设备设置和配置Edge AI环境。
- 在边缘设备上开发和部署用于物联网应用的AI模型。
- 在物联网系统中实现实时数据处理和决策。
- 将Edge AI与各种物联网协议和平台集成。
- 解决Edge AI在物联网中的伦理问题和最佳实践。
在NVIDIA Jetson上部署AI模型
21 小时本课程由讲师主导,提供中国(线上或线下)培训,面向中级AI开发人员、嵌入式工程师和机器人工程师,旨在优化并部署AI模型于NVIDIA Jetson平台,适用于边缘应用。
通过本培训,参与者将能够:
- 了解边缘AI和NVIDIA Jetson硬件的基础知识。
- 优化AI模型以便在边缘设备上部署。
- 使用TensorRT加速深度学习推理。
- 使用JetPack SDK和ONNX Runtime部署AI模型。
Edge AI 智慧城市
14 小时本次由讲师主导的线下或线上培训,面向中级城市规划师、土木工程师和智慧城市项目经理,旨在帮助他们利用Edge AI推动智慧城市项目。
培训结束后,参与者将能够:
- 理解Edge AI在智慧城市基础设施中的作用。
- 实施Edge AI解决方案,用于交通管理和监控。
- 利用Edge AI技术优化城市资源。
- 将Edge AI与现有智慧城市系统集成。
- 解决智慧城市部署中的伦理和监管问题。
Edge AI with TensorFlow Lite
14 小时本课程为讲师指导的线下或线上培训,面向中级开发者、数据科学家和AI从业者,旨在帮助他们利用TensorFlow Lite开发Edge AI应用。
通过本培训,学员将能够:
- 理解TensorFlow Lite的基础知识及其在Edge AI中的作用。
- 使用TensorFlow Lite开发和优化AI模型。
- 在各种边缘设备上部署TensorFlow Lite模型。
- 掌握模型转换和优化的工具与技术。
- 使用TensorFlow Lite实现实际的Edge AI应用。
Edge AI 简介
14 小时本课程为讲师指导的培训,在 中国(线上或线下)进行,面向希望了解 Edge AI 基础知识及其入门应用的初级开发者和 IT 专业人员。
培训结束后,学员将能够:
- 理解 Edge AI 的基本概念和架构。
- 设置和配置 Edge AI 环境。
- 开发和部署简单的 Edge AI 应用。
- 识别并理解 Edge AI 的用例和优势。
低功耗AI:优化边缘AI以实现节能设备
21 小时本次由讲师指导的中国(线上或线下)培训,面向希望将AI模型部署在低功耗设备上并最大限度减少能耗的高级AI工程师、嵌入式开发人员和硬件工程师。
通过本次培训,参与者将能够:
- 了解在节能设备上运行AI的挑战。
- 优化神经网络以进行低功耗推理。
- 使用量化、剪枝和模型压缩技术。
- 以最小功耗在边缘硬件上部署AI模型。
优化AI模型以适用于边缘设备
14 小时本次由讲师指导的线下或线上培训,面向希望优化AI模型以在边缘设备上部署的中级AI开发者、机器学习工程师和系统架构师。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解在边缘设备上部署AI模型的挑战和需求。
- 应用模型压缩技术,减少AI模型的规模和复杂性。
- 利用量化方法,提升模型在边缘硬件上的效率。
- 实施剪枝和其他优化技术,提升模型性能。
- 在各种边缘设备上部署优化后的AI模型。
边缘AI中的安全与隐私
14 小时本课程为讲师指导的培训,在中国(线上或线下)进行,面向中级网络安全专业人士、系统管理员和AI伦理研究人员,旨在帮助他们安全且合乎伦理地部署边缘AI解决方案。
通过本培训,参与者将能够:
- 理解边缘AI中的安全与隐私挑战。
- 实施保护边缘设备和数据的最佳实践。
- 制定缓解边缘AI部署中安全风险的策略。
- 解决伦理问题并确保合规。
- 对边缘AI应用进行安全评估和审计。