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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
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨