Prädiktive Analytik: Fallstudien für KI in der Landwirtschaft

Predictive Analytics 2022    |    Fortgeschritten
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Das Bevölkerungswachstum, der Klimawandel und die volatilen Rohstoffpreise sind Risikofaktoren, die das landwirtschaftliche System heutzutage belasten. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft kann dazu beitragen, diese Belastung in Bereichen wie der Ertragsvorhersage und der Erkennung von Krankheiten in der Landwirtschaft abzumildern. In diesem Kurs erkunden Sie eine Studie, die Modelle des maschinellen Lernens (ML) für landwirtschaftliche Anwendungsfälle einsetzt. Anschließend untersuchen Sie eine konkrete Fallstudie, in der versucht wird, den Ertrag von Mais- und Sojabohnenkulturen auf verschiedenen amerikanischen Farmen vorherzusagen. Schließlich untersuchen Sie eine Studie, die maschinelles Lernen zur Schädlingserkennung einsetzt. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, akademische Arbeiten über maschinelles Lernen in der Landwirtschaft zu sammeln und zu analysieren, Problemkategorien und Lösungskonzepte zu identifizieren und sich an häufig wiederkehrende Themen in der Forschung zu erinnern.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Die rolle der künstlichen intelligenz (ki) in der landwirtschaft erkennen
    In erinnerung rufen, wie künstliche intelligenz in der landwirtschaft helfen kann
    Beschreibung der studien, die für die ki in der landwirtschaft durchgeführt wurden
    Studien zum pflanzenmanagement und zur erkennung von krankheiten in erinnerung rufen
  • Verschiedene studien über die viehwirtschaft mit ai identifizieren
    Eine studie über das verfahren zur ertragsvorhersage erkennen
    Den zusammenhang zwischen vielen ai-merkmalen und dem ernteertrag in erinnerung rufen
    Eine studie zur erkennung von insekten in nutzpflanzen beschreiben
    Zusammenfassen der wichtigsten konzepte, die in diesem kurs behandelt wurden

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