ИИ в агросекторе: от данных к решениям
Структурированный курс для агрономов, фермеров и технических специалистов. Шесть модулей, реальные инструменты, применимые на полях Казахстана.
Записаться на курсШесть модулей — шесть практических задач
Курс строится вокруг конкретных агрономических задач: мониторинг состояния почвы, прогнозирование урожая, распознавание болезней растений по снимкам, управление поливом. Каждый модуль завершается разбором реального кейса из казахстанской практики.
Параметры курса
Как машинное обучение работает с агроданными
Базовые понятия ML без лишней математики. Разбираем, какие типы задач решает ИИ и почему агросектор — одна из самых перспективных областей применения.
Спутниковые снимки и сенсоры поля
Откуда берутся данные для агроИИ. Работа с NDVI-индексами, данными метеостанций и IoT-датчиков влажности почвы. Инструмент — Google Earth Engine.
Распознавание болезней по фото растений
Компьютерное зрение на практике: загружаем датасет листьев пшеницы, обучаем классификатор, проверяем точность. Без написания кода — через готовые платформы.
Урожайность: модели и пределы точности
Как строятся прогностические модели урожая. Разбираем, почему погрешность в 15% — это норма, и как правильно интерпретировать прогноз при планировании.
Умное орошение: датчики и алгоритмы
Системы точного полива, которые работают в засушливых регионах. Реальный кейс хозяйства из Павлодарской области — снижение расхода воды без потери урожая.
Финальный проект: аналитика своего хозяйства
Слушатели применяют изученные инструменты к собственным данным или к предоставленному набору. Работу проверяет куратор, обратная связь — письменно в течение 5 дней.
Что получает слушатель
Все материалы остаются у вас после окончания курса без ограничений по сроку.