دوره آموزشی هوش مصنوعی

سرفصل‌های دوره آموزشی هوش مصنوعی در کشاورزی

بخش اول: مقدمه و مبانی

1. آشنایی با هوش مصنوعی و کاربردهای آن در کشاورزی
2. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
3. اهمیت و نقش داده‌ها در هوش مصنوعی کشاورزی

بخش دوم: جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها

4. روش‌های جمع‌آوری داده‌های کشاورزی (تصاویر ماهواره‌ای، حسگرها و IoT)
5. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
6. استفاده از پایگاه‌های داده کشاورزی

بخش سوم: مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها

7. الگوریتم‌های یادگیری هوش مصنوعی در کشاورزی
   • پیش‌بینی عملکرد محصولات
   • بهینه‌سازی مصرف منابع
8. تحلیل تصاویر کشاورزی با بینایی کامپیوتری
   • شناسایی آفات و بیماری‌ها
   • ارزیابی سلامت گیاهان
9. پیش‌بینی شرایط آب‌وهوا و اثر آن بر کشاورزی

بخش چهارم: کاربردهای عملی هوش مصنوعی در کشاورزی

10. سیستم‌های آبیاری هوشمند و بهینه‌سازی مصرف آب
11. کشاورزی دقیق (Precision Agriculture)
12. شناسایی و مدیریت علف‌های هرز با هوش مصنوعی
13. پیش‌بینی قیمت محصولات کشاورزی با تحلیل داده‌ها

بخش پنجم: ابزارها و فناوری‌ها

14. آشنایی با ابزارهای محبوب هوش مصنوعی (Python، TensorFlow، Keras)
15. استفاده از پهپادها و سنسورها در جمع‌آوری داده‌ها
16. ترکیب هوش مصنوعی با اینترنت اشیاء (IoT)

بخش ششم: پروژه‌ها و مثال‌های کاربردی

17. پروژه عملی: پیش‌بینی عملکرد یک محصول خاص
18. طراحی یک سیستم آبیاری هوشمند
19. ساخت یک مدل هوش مصنوعی برای شناسایی بیماری‌های گیاهی

بخش هفتم: آینده‌نگری و نوآوری در کشاورزی هوشمند

20. روندهای آینده هوش مصنوعی در کشاورزی
21. چالش‌ها و فرصت‌های کشاورزی هوشمند