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。
 21 小时

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