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코스 개요

농업 분야에서의 엣지 AI 개론

  • 농업 현장에서 활용되는 인공지능 사례들
  • 실시간 의사결정을 위한 엣지 AI의 장점
  • 스마트 농업이 직면한 주요 과제와 한계점

인공지능 기반 작물 모니터링 기술

  • 컴퓨터 비전을 활용한 식물 건강 상태 분석
  • 인공지능 모델을 이용한 작물 병해충 판별
  • 드론을 활용한 작물 조사 시스템 구축

가축 추적 및 행동 분석 기술

  • 실시간 가축 모니터링을 위한 엣지 AI 적용 방안
  • 행동 패턴 분석과 이상 징후 탐지 방법
  • 정밀 축산 관리를 위한 웨어러블 센서 활용법

자동화된 관개 및 환경 감지 체계

  • 인공지능 기반의 지능형 관개 시스템 구현
  • IoT 기술을 활용한 토양 수분 및 기후 정보 모니터링
  • 엣지 AI를 통한 물 사용량 최적화 방법

스마트 팜 구축을 위한 엣지 AI 모델 배포 전략

  • 적합한 인공지능 프레임워크와 하드웨어 선정 방법
  • 디바이스 자체 처리 방식과 클라우드 기반 솔루션의 차이점
  • 엣지 AI 시스템의 확장성 및 효율성 확보 방법

농업용 인공지능 분야의 향후 동향과 과제들

  • 인공지능 기반 농업에서의 윤리적 문제 고찰
  • 농업 기술 및 엣지 AI 분야의 최신 혁신 동향
  • 규제 준수와 데이터 보안 관련 이슈들

요약 및 향후 발전 방향 제시

요건

  • 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 기본적 이해
  • IoT 디바이스와 센서 기술에 대한 지식
  • 일반적인 농업 방식과 당면 과제들에 대한 전반적 이해

수강 대상자

  • 농업 기술 관련 전문가
  • IoT 전문가
  • AI 엔지니어
 21 시간

참가자 수


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