Unități

1. Introducere în inteligența artificială și disciplina de verificare în inginerie agricolă 2. Agricultura de precizie și structurarea datelor agricole 3. Monitorizarea sănătății plantelor cu satelit și drone: NDVI și indici de vegetație 4. Interpretarea Analizei Solului și Optimizarea Fertilizării 5. Optimizarea irigațiilor și managementul apei 6. Diagnosticul bolilor și dăunătorilor: analiză și decizie de imagine 7. Sprijin pentru deciziile agricole cu date despre vreme și climă 8. Estimarea randamentului și modelarea agricolă 9. Analiza datelor agricole cu Python 10. Trasabilitate, înregistrare agricolă și lanț de aprovizionare 11. Etică, confidențialitate, limite și integrare end-to-end

Unitate 9 / 11

Analiza datelor agricole cu Python

Câștiguri:

Abilitatea de a genera și rula cod pentru încărcarea, curățarea și rezumarea datelor de câmp/senzor folosind panda cu AI
Abilitatea de a vizualiza analize, cum ar fi seriile de timp NDVI și relația îngrășământ/randament cu grafice
Abilitatea de a testa codul generat de AI cu date mici și de a detecta erorile de unitate, formula de index și logica

Fost Următorul