Transversal

Predicción de Plagas en Cultivos con la IA

Academia IA 15 h

Presentación

En la actualidad, la agricultura enfrenta el desafío constante de controlar plagas que amenazan la producción. El Curso Predicción de Plagas en Cultivos con la IA te permite adentrarte en la inteligencia artificial aplicada a la agroindustria, un sector en expansión. Aprenderás a utilizar aprendizaje automático y visión por computador para crear modelos predictivos que mejoren la gestión de plagas. También conocerás la integración de sensores y sistemas IoT en invernaderos inteligentes para una detección temprana más precisa. Además, se abordan ética y sostenibilidad en el uso de estas tecnologías.

Objetivos

  • Identificar plagas comunes en invernaderos y su impacto económico.

  • Reconocer factores ambientales que favorecen su proliferación.

  • Explorar técnicas tradicionales y sus limitaciones.

  • Comprender el papel de la IA y el aprendizaje automático en la prevención.

  • Analizar herramientas y plataformas de IA aplicadas a la agricultura.

  • Evaluar casos exitosos de diagnóstico y prevención de plagas con IA.

  • Integrar sensores e imágenes para mejorar el monitoreo en invernaderos.

Índice de contenidos

UNIDAD DIDÁCTICA 1.PLAGAS EN AGRICULTURA PROTEGIDA
1. Plagas más comunes en cultivos de invernadero
2. Ciclos biológicos y condiciones ambientales que favorecen su proliferación
3. Impacto económico y productivo de las plagas en la horticultura intensiva
4. Técnicas tradicionales de monitoreo y control de plagas
5. Limitaciones de los métodos convencionales en la predicción temprana

UNIDAD DIDÁCTICA 2.INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN AGRICULTURA
1. IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
2. Tipos de modelos utilizados en agricultura
3. Herramientas y plataformas actuales para implementar IA en entornos agrícolas
4. Aplicaciones exitosas de IA en el diagnóstico y prevención de enfermedades y plagas
5. Ética, sostenibilidad y desafíos en el uso de IA en agroindustria

UNIDAD DIDÁCTICA 3.RECOLECCIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS EN INVERNADEROS INTELIGENTES
1. Sensores agrícolas y sistemas IoT: tipos, funciones y despliegue en invernaderos
2. Variables críticas para la predicción de plagas
3. Integración de imágenes multiespectrales, RGB y térmicas en el monitoreo
4. Almacenamiento, etiquetado y limpieza de datos para entrenamiento de modelos
5. Calidad de los datos y su impacto en la precisión predictiva de los algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 4.DESARROLLO Y ENTRENAMIENTO DE MODELOS PREDICTIVOS
1. Selección de variables relevantes y diseño de conjuntos de datos
2. Entrenamiento, validación y evaluación de modelos predictivos
3. Técnicas de mejora: ajuste de hiperparámetros, regularización y ensamblado de modelos
4. Uso de visión por computador para la identificación de plagas en imágenes
5. Detección temprana y sistemas de alerta automatizados basados en IA

Tus preguntas respondidas

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