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 9 / 11

การวิเคราะห์ข้อมูลการเกษตรด้วย Python

กำไร:

  • ความสามารถในการสร้างและรันโค้ดสำหรับการโหลด ทำความสะอาด และการสรุปข้อมูลภาคสนาม/เซ็นเซอร์โดยใช้แพนด้ากับ AI
  • ความสามารถในการแสดงภาพการวิเคราะห์ เช่น อนุกรมเวลา NDVI และความสัมพันธ์ระหว่างปุ๋ย/ผลผลิตกับกราฟ
  • ความสามารถในการทดสอบโค้ดที่สร้างโดย AI ด้วยข้อมูลขนาดเล็ก และตรวจจับข้อผิดพลาดของหน่วย สูตรดัชนี และลอจิก
ก่อนหน้า ถัดไป