По окончании прохождения курса слушатель будет знать:
- Сущность и основные компоненты систем ИИ в прикладном аспекте для АПК;
- Тренды цифровизации сельского хозяйства (Agriculture 4.0) и роль ИИ в повышении эффективности, продуктивности и устойчивости;
- Обзор современного рынка AgTech: ключевые типы решений, российские и мировые разработчики.
По окончании прохождения курса слушатель будет уметь:
- Анализировать потребности собственного или моделируемого хозяйства для выявления задач, потенциально решаемых с помощью ИИ;
- Проводить предварительную оценку технологической и экономической целесообразности внедрения ИИ-решения;
- Оценивать качество и достаточность данных, доступных для реализации проекта;
- Грамотно формулировать бизнес-задачу для ИИ-специалистов (например, не «внедрить ИИ», а «снизить потери от сорняков на 30% с помощью системы точечного опрыскивания»);
- Разрабатывать концепцию и простейший технический паспорт пилотного проекта;
- Определять необходимый набор технологий, данных и партнеров для реализации проекта.
Содержание курса:
Тема 1. Понятие систем искусственного интеллекта.
Тема 2. Применение методов машинного обучения и машинного зрения в АПК.
Тема 3. Современные инструменты для создания систем искусственного интеллекта.
Тема 4. Основы машинного обучения и машинного зрения.
Тема 5. Работа с генеративными текстовыми моделями.
Итоговая аттестация (Зачет)
Преподаватели
Руководитель направления международного консалтинга по речевой аналитике в Департаменте голосовых цифровых технологий ООО «БСС Искусственный интеллект» (г. Москва)
Наталья Листова
Канд. техн. наук, декан факультета цифровых технологий, ФГБОУ ВО «Ставропольский государственный аграрный университет»
Сергей Аникуев
E-mail
Кураторы курса
E-mail