Enheder
1. Introduktion til kunstig intelligens og verifikationsdisciplin i landbrugsteknik 2. Præcisionslandbrug og strukturering af landbrugsdata 3. Plantesundhedsovervågning med satellit og drone: NDVI og vegetationsindekser 4. Jordanalysefortolkning og gødningsoptimering 5. Vandingsoptimering og vandstyring 6. Sygdoms- og skadedyrsdiagnose: Billedanalyse og beslutning 7. Landbrugets beslutningsstøtte med vejr- og klimadata 8. Udbyttevurdering og landbrugsmodellering 9. Landbrugsdataanalyse med Python 10. Sporbarhed, landbrugsregistrering og forsyningskæde 11. Etik, privatliv, grænser og end-to-end-integration
Enhed 9 / 11

Landbrugsdataanalyse med Python

Gevinster:

  • Evne til at generere og køre kode til indlæsning, rengøring og opsummering af felt-/sensordata ved hjælp af pandaer med AI
  • Evne til at visualisere analyser som NDVI-tidsserier og gødnings-/udbytteforhold med grafer
  • Evne til at teste AI-genereret kode med små data og detektere enhed, indeksformel og logikfejl
Tidligere Næste