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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde en la agricultura

  • Panorama general de las aplicaciones de IA en la agricultura
  • Beneficios de la IA en el borde para la toma de decisiones en tiempo real
  • Desafíos y limitaciones clave en la agricultura inteligente

Monitoreo de cultivos impulsado por IA

  • Uso de visión por computadora para el análisis de la salud de las plantas
  • Identificación de enfermedades en cultivos mediante modelos de IA
  • Implementación de inspecciones de cultivos mediante drones

Rastreo y análisis de comportamiento del ganado

  • IA en el borde para el monitoreo en tiempo real del ganado
  • Análisis de comportamiento y detección de anomalías
  • Sensores portátiles para la ganadería de precisión

Riego automatizado y detección ambiental

  • Sistemas de control de riego impulsados por IA
  • Monitoreo de humedad del suelo y clima con IoT
  • Optimización del uso del agua con IA en el borde

Implementación de modelos de IA en el borde para la agricultura inteligente

  • Elección de los marcos de trabajo y hardware adecuados para IA
  • Procesamiento en el dispositivo frente a soluciones basadas en la nube
  • Garantizar la escalabilidad y eficiencia en sistemas de IA en el borde

Tendencias futuras y desafíos en la IA agrícola

  • Consideraciones éticas en la agricultura impulsada por IA
  • Innovaciones emergentes en agronegocios e IA en el borde
  • Cumplimiento normativo y preocupaciones sobre seguridad de datos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Familiaridad con dispositivos IoT y tecnologías de sensores
  • Conocimiento general de prácticas y desafíos agrícolas

Público objetivo

  • Profesionales de agronegocios
  • Especialistas en IoT
  • Ingenieros de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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