Практические программы для агрономов, технологов и руководителей хозяйств. Учебный материал опирается на реальные данные казахстанских полей и ферм.
Доступно из любой точки страны — без привязки к конкретному городу или региону.
Основы машинного обучения в контексте сельского хозяйства. Без лишней математики — акцент на практическом применении.
ПодробнееВводный курс для тех, кто хочет понять, как алгоритмы анализируют данные о почве, осадках и урожайности.
Как использовать спутниковые снимки и данные дронов для мониторинга состояния посевов в реальном времени.
ПодробнееРабота с индексами NDVI, обработка мультиспектральных снимков, выявление проблемных зон до видимых признаков стресса.
Прогнозирование урожайности, рисков засухи и оптимальных сроков посева на основе исторических и метеоданных.
ПодробнееМодели предсказания урожая на основе данных о почве, климате и агротехнических мероприятиях прошлых сезонов.
Каждый модуль строится вокруг конкретного сценария: засуха в Акмолинской области, зараженность посевов в Южном Казахстане, нехватка данных по малым хозяйствам.
Задания выполняются на реальных наборах данных — не на учебных примерах. Это означает, что студент сталкивается с теми же проблемами, что и практикующий специалист.
Если ваш вопрос не вошёл в список — напишите нам на contact@silmqu.com или позвоните по номеру +7 775 634-40-00.
Написать напрямуюПосмотрите полную программу обучения или свяжитесь с командой — расскажем, какой курс подойдёт под вашу задачу.