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A propos de la formation IA pour l’Agriculture

La formation IA pour l’Agriculture permet aux participants d’exploiter l’Intelligence Artificielle pour optimiser la production agricole, la gestion des cultures et la surveillance des exploitations. Les participants apprendront à utiliser des modèles prédictifs pour anticiper les rendements, ainsi que des drones et capteurs intelligents pour la collecte de données et l’analyse terrain.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation IA pour l’Agriculture
  • Comprendre le rôle de l’IA dans l’agriculture moderne. Développer des modèles prédictifs pour la prévision des rendements et la gestion des cultures. Utiliser des drones et capteurs pour la collecte et l’analyse de données agricoles. Optimiser les processus de production et la prise de décision grâce aux insights IA. Intégrer des solutions IA aux systèmes de gestion agricole existants.

Qui devrait suivre cette formation IA pour l’Agriculture ?

Public visé par la formation IA pour l’Agriculture

Agronomes, ingénieurs agronomes et responsables de production agricole. Data scientists et développeurs appliqués à l’agriculture. Entreprises agricoles souhaitant moderniser et digitaliser leurs exploitations.

Prérequis de la formation IA pour l’Agriculture

Connaissances de base en agriculture ou gestion des cultures. Notions en statistiques, Python ou analyse de données souhaitées. Intérêt pour les technologies innovantes appliquées à l’agriculture.

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Déroulé de la formation IA pour l’Agriculture


Module 1 : Introduction à l’IA en agriculture

Concepts et applications de l’IA pour la production agricole.

Cas d’usage : prévision de rendement, détection de maladies, irrigation intelligente.

Module 2 : Analyse et prédiction des récoltes

Collecte et traitement de données météorologiques et agricoles.

Modèles prédictifs pour estimer les rendements et la qualité des cultures.

Optimisation de la planification des récoltes et des intrants.

Module 3 : Drones et capteurs intelligents

Utilisation des drones pour la surveillance et l’inspection des cultures.

Capteurs IoT pour la collecte de données sur sol, eau et climat.

Analyse des données collectées pour recommandations opérationnelles.

Module 4 : Optimisation et automatisation

Automatisation des workflows agricoles via IA.

Outils pour la prise de décision en temps réel.

Gestion durable des ressources et réduction des coûts.

Module 5 : Atelier pratique

Développement d’un projet IA appliqué à une exploitation agricole.

Analyse des données et création de modèles prédictifs.

Présentation finale et recommandations pour mise en production.
 

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