Programa del Curso

Introducción a Edge AI en Agricultura

  • Descripción general de las aplicaciones de IA en agricultura
  • Los beneficios de Edge AI para la toma de decisiones en tiempo real
  • Principales desafíos y limitaciones en agricultura inteligente

Monitoreo de cultivos potenciado por IA

  • Uso de visión por computadora para el análisis de salud vegetal
  • Identificación de enfermedades de los cultivos con modelos de IA
  • Implementación de inspecciones de cultivos con drones

Seguimiento de ganado y análisis de comportamiento

  • Edge AI para el monitoreo de ganado en tiempo real
  • Análisis de comportamiento y detección de anomalías
  • Sensores portátiles para la agricultura de precisión

Irrigación automatizada y detección ambiental

  • Sistemas de control de irrigación impulsados por IA
  • Monitoreo de humedad del suelo y clima con IoT
  • Optimización del uso del agua con Edge AI

Desplegando modelos Edge AI para agricultura inteligente

  • Elegir los marcos de IA y el hardware adecuados
  • Procesamiento en el dispositivo vs. soluciones basadas en la nube
  • Garantizar la escalabilidad y eficiencia en los sistemas Edge AI

Tendencias y desafíos futuros en Agri-AI

  • Consideraciones éticas en la agricultura impulsada por IA
  • Innovaciones emergentes en agritech y Edge AI
  • Preocupaciones por el cumplimiento normativo y la seguridad de los datos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Familiaridad con dispositivos IoT y tecnologías de sensores
  • Conocimiento general de prácticas agrícolas y desafíos

Público objetivo

  • profesionales de Agritech
  • especialistas en IoT
  • ingenieros de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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