El Curso Predicción de Plagas en Cultivos con la IA te ofrece la oportunidad de adentrarte en un sector en auge, donde la demanda de expertos en tecnologías avanzadas para la agricultura inteligente está en crecimiento. En un contexto donde la seguridad alimentaria es crucial, la capacidad de predecir y gestionar plagas con inteligencia artificial se ha vuelto esencial. Este curso te proporcionará habilidades para integrar sensores inteligentes, gestionar datos agronómicos y aplicar machine learning en invernaderos. Aprenderás a implementar sistemas IoT agrícolas, adquirirás competencias en recolección y análisis de datos, y descubrirás cómo optimizar la toma de decisiones automatizadas para control de clima, riego y fertilización.
Transversal
Academia IA
15 h
Uso de sensores IoT con IA para gestión de invernaderos inteligentes
Academia IA
15 h
Presentación
Objetivos
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Comprender el uso del IoT en la agricultura para mejorar la eficiencia.
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Identificar sensores y actuadores clave para optimizar invernaderos.
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Implementar técnicas de recolección y gestión de datos en la nube.
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Aplicar inteligencia artificial para predecir plagas de forma efectiva.
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Diseñar modelos predictivos que optimicen el clima y condiciones de cultivo.
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Detectar anomalías en sensores agrícolas mediante IA.
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Automatizar decisiones sobre riego y ventilación usando sistemas inteligentes.
Índice de contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1.EL IOT EN LA AGRICULTURA
1. El Internet de las Cosas (IoT)
2. Arquitectura general de un sistema IoT aplicado al agro
3. Protocolos de comunicación IoT
4. Seguridad y privacidad en sistemas IoT agrícolas
UNIDAD DIDÁCTICA 2.SENSORES INTELIGENTES Y ACTUADORES PARA INVERNADEROS
1. Clasificación y selección de sensores para variables agronómicas clave
2. Integración de sensores: temperatura, humedad, luminosidad...
3. Actuadores: control de riego, ventilación, iluminación y nutrientes
4. Calibración, mantenimiento y durabilidad de sensores en ambientes hostiles
5. Arquitectura de adquisición de datos en tiempo real y edge computing
UNIDAD DIDÁCTICA 3.RECOLECCIÓN Y GESTIÓN DE DATOS AGRONÓMICOS
1. Diseño de redes de sensores y almacenamiento en la nube
2. Sistemas de adquisición y transmisión de datos: gateways y nodos
3. Visualización de datos en dashboards IoT: métricas clave para cultivo
4. Preprocesamiento de datos: normalización, limpieza y validación
5. Integración con plataformas de gestión agrícola
UNIDAD DIDÁCTICA 4.APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN INVERNADEROS
1. Fundamentos de IA y machine learning aplicados al entorno agrícola
2. Modelos predictivos para clima interno y condiciones de cultivo
3. Detección de anomalías y fallos en sensores mediante IA
4. Sistemas de decisión automatizados para riego, ventilación y fertilización
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Tus preguntas respondidas
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