Unidades

1. Introdução à Disciplina de Inteligência Artificial e Verificação em Engenharia Agrícola 2. Agricultura de Precisão e Estruturação de Dados Agrícolas 3. Monitoramento fitossanitário com satélite e drone: NDVI e índices de vegetação 4. Interpretação de Análise de Solo e Otimização de Fertilização 5. Otimização da Irrigação e Gestão da Água 6. Diagnóstico de doenças e pragas: análise e decisão de imagens 7. Apoio à decisão agrícola com dados meteorológicos e climáticos 8. Estimativa de rendimento e modelagem agrícola 9. Análise de dados agrícolas com Python 10. Rastreabilidade, Cadastro Agrícola e Cadeia de Fornecimento 11. Ética, privacidade, limites e integração ponta a ponta

Unidade 9 / 11

Análise de dados agrícolas com Python

Ganhos:

Capacidade de gerar e executar código para carregar, limpar e resumir dados de campo/sensor usando pandas com IA
Capacidade de visualizar análises como séries temporais de NDVI e relação fertilizante/rendimento com gráficos
Capacidade de testar código gerado por IA com pequenos dados e detectar unidades, fórmulas de índice e erros lógicos

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