邊緣AI在農業中的應用:智能農業與精準監測培訓
邊緣AI正在改變現代農業,通過即時AI驅動的決策,實現作物監測、牲畜追蹤和自動化灌溉。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向初級到中級水平的農業科技專業人士、物聯網專家和AI工程師,旨在幫助他們開發和部署邊緣AI解決方案,用於智能農業。
培訓結束後,學員將能夠:
- 瞭解邊緣AI在精準農業中的作用。
- 實施AI驅動的作物和牲畜監測系統。
- 開發自動化灌溉和環境感知解決方案。
- 利用即時邊緣AI分析優化農業效率。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實操。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
課程簡介
邊緣AI在農業中的介紹
- 農業中的AI應用概述。
- 邊緣AI在即時決策中的優勢。
- 智能農業中的關鍵挑戰與限制。
AI驅動的作物監測
- 使用計算機視覺進行植物健康分析。
- 利用AI模型識別作物疾病。
- 實施基於無人機的作物檢查。
牲畜追蹤與行爲分析
- 邊緣AI用於即時牲畜監測。
- 行爲分析與異常檢測。
- 可穿戴傳感器在精準畜牧中的應用。
自動化灌溉與環境感知
- AI驅動的灌溉控制系統。
- 使用物聯網進行土壤溼度和氣候監測。
- 利用邊緣AI優化水資源使用。
部署邊緣AI模型用於智能農業
- 選擇合適的AI框架和硬件。
- 設備端處理與雲端解決方案的對比。
- 確保邊緣AI系統的可擴展性和效率。
農業AI的未來趨勢與挑戰
- AI驅動農業中的倫理考量。
- 農業科技與邊緣AI的新興創新。
- 法規合規與數據安全問題。
總結與下一步
最低要求
- 對AI和機器學習概念有基本瞭解。
- 熟悉物聯網設備和傳感器技術。
- 具備農業實踐和挑戰的一般知識。
目標受衆
- 農業科技專業人士。
- 物聯網專家。
- AI工程師。
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 探索邊緣AI模型開發和優化的高級技術。
- 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
- 利用專門工具和框架進行高級邊緣AI應用。
- 優化邊緣AI解決方案的性能和效率。
- 探索邊緣AI的創新用例和新興趨勢。
- 解決邊緣AI部署中的高級倫理和安全問題。
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- 理解Edge AI的原理及其優勢。
- 設置和配置邊緣計算環境。
- 開發、訓練和優化用於邊緣部署的AI模型。
- 在邊緣設備上實現實用的AI解決方案。
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- 設置和配置邊緣AI環境。
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- 在邊緣設備上開發和部署用於醫療應用的AI模型。
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- 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
- 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
- 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
- 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。
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- 瞭解邊緣AI和NVIDIA Jetson硬件的基礎知識。
- 優化AI模型以便在邊緣設備上部署。
- 使用TensorRT加速深度學習推理。
- 使用JetPack SDK和ONNX Runtime部署AI模型。
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- 理解Edge AI在智慧城市基礎設施中的作用。
- 實施Edge AI解決方案,用於交通管理和監控。
- 利用Edge AI技術優化城市資源。
- 將Edge AI與現有智慧城市系統集成。
- 解決智慧城市部署中的倫理和監管問題。
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通過本培訓,學員將能夠:
- 理解TensorFlow Lite的基礎知識及其在Edge AI中的作用。
- 使用TensorFlow Lite開發和優化AI模型。
- 在各種邊緣設備上部署TensorFlow Lite模型。
- 掌握模型轉換和優化的工具與技術。
- 使用TensorFlow Lite實現實際的Edge AI應用。
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- 理解 Edge AI 的基本概念和架構。
- 設置和配置 Edge AI 環境。
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- 識別並理解 Edge AI 的用例和優勢。
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- 瞭解在節能設備上運行AI的挑戰。
- 優化神經網絡以進行低功耗推理。
- 使用量化、剪枝和模型壓縮技術。
- 以最小功耗在邊緣硬件上部署AI模型。
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- 瞭解在邊緣設備上部署AI模型的挑戰和需求。
- 應用模型壓縮技術,減少AI模型的規模和複雜性。
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通過本培訓,參與者將能夠:
- 理解邊緣AI中的安全與隱私挑戰。
- 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
- 制定緩解邊緣AI部署中安全風險的策略。
- 解決倫理問題並確保合規。
- 對邊緣AI應用進行安全評估和審計。