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コース概要

農業分野におけるエッジAIの基礎知識

  • 農業環境でのAI技術応用事例紹介
  • リアルタイム意思決定に寄与するエッジAIの長所
  • スマートファーミングにおける主要課題と制約要因

作物モニタリングにおけるAI技術応用

  • 画像処理技術を用いた植物健康状態の判定手法
  • AIモデルによる作物病気検知方法
  • ドローン活用した作物点検プロセスの実践例

家畜の追跡および行動パターン分析技術

  • リアルタイムな畜産監視向けエッジAI活用事例
  • 行動特性データの解析および異常状態検知手法
  • 精密畜産業を実現するための装着型センサー技術について

自動灌漑管理と環境計測の仕組み

  • AI駆動による灌漑制御システム構築法
  • 土壌水分度・気象条件モニタリングとIoT技術の融合
  • エッジAIを用いた用水利用効率化方策について

スマートファーミング実現に向けたエッジAIモデル展開手順

  • 適切なAIフレームワークおよびハードウェア選定の方法
  • 端末内処理方式とクラウド連携型ソリューションの比較検討
  • エッジAIシステムにおける拡張性および効率化維持法について

農業分野における今後のAI技術発展動向と課題点

  • 人為的判断を含むAI技術の倫理的取り扱いについて
  • 農業テクノロジーおよびエッジAI関連での新興技術情報
  • 法規制遵守要項とデータセキュリティ維持の留意点

総括ならびに今後の取り組み指針案内

要求

  • AIおよび機械学習に関する基礎知識
  • IoTデバイスやセンサー技術についての認識があること
  • 農業における基本的な作業手法および課題への理解

対象となる受講者層

  • 農業テクノロジー分野の専門家
  • IoT技術者
  • AIエンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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