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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
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農業環境でのAI技術応用事例紹介
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リアルタイム意思決定に寄与するエッジAIの長所
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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
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画像処理技術を用いた植物健康状態の判定手法
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AIモデルによる作物病気検知方法
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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
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リアルタイムな畜産監視向けエッジAI活用事例
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行動特性データの解析および異常状態検知手法
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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
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AI駆動による灌漑制御システム構築法
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土壌水分度・気象条件モニタリングとIoT技術の融合
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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
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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
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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
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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
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人為的判断を含むAI技術の倫理的取り扱いについて
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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
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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
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AIおよび機械学習に関する基礎知識
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IoTデバイスやセンサー技術についての認識があること
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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
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農業テクノロジー分野の専門家
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IoT技術者
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AIエンジニア
21 時間
お客様の声 (1)
高度なトピックをカバーし、実際の例を使って実践的に学べること
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
コース - Advanced Edge AI Techniques
機械翻訳