หน่วย
1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และวินัยในการตรวจสอบทางวิศวกรรมเกษตร 2. เกษตรกรรมที่แม่นยำและการจัดโครงสร้างข้อมูลการเกษตร 3. การตรวจติดตามสุขภาพพืชด้วยดาวเทียมและโดรน: NDVI และดัชนีพืชพรรณ 4. การตีความการวิเคราะห์ดินและการเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิสนธิ 5. การเพิ่มประสิทธิภาพชลประทานและการจัดการน้ำ 6. การวินิจฉัยโรคและแมลงศัตรูพืช: การวิเคราะห์ภาพและการตัดสินใจ 7. สนับสนุนการตัดสินใจด้านการเกษตรด้วยข้อมูลสภาพอากาศและสภาพภูมิอากาศ 8. การประมาณผลผลิตและการสร้างแบบจำลองทางการเกษตร 9. การวิเคราะห์ข้อมูลการเกษตรด้วย Python 10. การตรวจสอบย้อนกลับ การทะเบียนเกษตร และห่วงโซ่อุปทาน 11. จริยธรรม ความเป็นส่วนตัว ขอบเขต และการบูรณาการแบบครบวงจร
หน่วย 10 / 11

การตรวจสอบย้อนกลับ การทะเบียนเกษตร และห่วงโซ่อุปทาน

กำไร:

  • ความสามารถในการอธิบายการตรวจสอบย้อนกลับจากภาคสนามถึงส้อม การลงทะเบียนล็อต และข้อกำหนดการรับรองเกษตร/อินทรีย์ที่ดี
  • ความสามารถในการแปลงบันทึกการผลิต หนังสือการใช้ยาฆ่าแมลง/ปุ๋ย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด MRL ให้เป็นเอกสารที่จัดระเบียบด้วย AI
  • ความสามารถในการสแกนความไม่สอดคล้องกันในบันทึกการตรวจสอบย้อนกลับด้วย AI และสร้างบันทึกที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบและได้รับการยืนยัน