Unità

1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale e alla Disciplina della Verifica in Ingegneria Agraria 2. Agricoltura di precisione e strutturazione dei dati agricoli 3. Monitoraggio fitosanitario con Satellite e Drone: NDVI e Indici di Vegetazione 4. Interpretazione dell'analisi del suolo e ottimizzazione della fertilizzazione 5. Ottimizzazione dell'irrigazione e gestione dell'acqua 6. Diagnosi di malattie e parassiti: analisi e decisione delle immagini 7. Supporto alle decisioni agricole con dati meteorologici e climatici 8. Stima della resa e modellistica agricola 9. Analisi dei dati agricoli con Python 10. Tracciabilità, Registrazione Agricola e Filiera 11. Etica, privacy, confini e integrazione end-to-end

Unità 9 / 11

Analisi dei dati agricoli con Python

Guadagni:

Capacità di generare ed eseguire codice per caricare, pulire e riepilogare i dati di campo/sensore utilizzando panda con intelligenza artificiale
Possibilità di visualizzare analisi quali serie temporali NDVI e rapporto fertilizzante/resa con grafici
Capacità di testare il codice generato dall'intelligenza artificiale con dati di piccole dimensioni e rilevare errori di unità, formula di indice ed errori logici

Ex Prossimo