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Struttura del corso

Introduzione all'utilizzo dell'Edge AI in agricoltura

  • Panoramica sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale nell’agricoltura
  • I vantaggi dell'Edge AI per le decisioni in tempo reale
  • Principali sfide e limitazioni nell’ambito dell’agricoltura intelligente

Monitoraggio delle colture guidato dall’IA

  • Utilizzo della visione artificiale per analizzare la salute delle piante
  • Rilevamento di malattie delle colture tramite modelli IA
  • Implementazione di ispezioni delle colture effettuate con droni

Tracciamento del bestiame e analisi dei suoi comportamenti

  • L'Edge AI per il monitoraggio continuo del bestiame
  • Analisi comportamentale e rilevamento di anomalie
  • Sensori indossabili utilizzati nell’allevamento di precisione

Irrigazione automatizzata e rilevamento ambientale

  • Sistemi di controllo dell’irrigazione gestiti dall’IA
  • Monitoraggio dell’umidità del suolo e delle condizioni climatiche tramite IoT
  • Ottimizzazione del consumo idrico grazie all'Edge AI

Implementazione di modelli Edge AI per l’agricoltura intelligente

  • Scelta dei framework e dell’hardware IA più adatti
  • Elaborazione locale vs soluzioni basate sul cloud
  • Come garantire scalabilità ed efficienza nei sistemi Edge AI

Tendenze future e sfide nell’ambito dell’IA agricola

  • Aspetti etici legati all’impiego dell’intelligenza artificiale in agricoltura
  • Innovazioni emergenti nell’agrotecnologia e nell'Edge AI
  • Conformità normativa e sicurezza dei dati nel settore agricolo

Sintesi finale e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenze di base sui concetti legati all’intelligenza artificiale e al machine learning
  • Familiarità con i dispositivi IoT e le tecnologie dei sensori
  • Conoscenze generali sulle pratiche agricole e sulle principali problematiche del settore

Destinatari

  • Professionisti dell’agrotecnologia
  • Specialisti IoT
  • Ingegneri AI
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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