Agritech Academy.
Agritech Academy.
Cette formation vise à : Développer des compétences avancées en analyse de données agricoles à l’aide des outils de Data Science et d’IA. Appliquer les techniques de Machine Learning et Deep Learning pour la gestion de l’irrigation, la fertilisation, la prévision des rendements et la détection des maladies des cultures. Modéliser et interpréter des données agronomiques (climat, sols, capteurs IoT, images satellites et drones). Former des experts capables de concevoir et d’implémenter des solutions intelligentes et prédictives pour l’agriculture de précision.
Modules de la formation :
Module 1 : Fondamentaux de la Data Science et de l’IA appliquées à l’Agriculture :
Introduction à la Data Science et à l’IA.
Sources et types de données agricoles (images satellites, capteurs IoT, drones, données météo, sols).
Nettoyage, préparation et intégration des données agricoles.
Introduction aux environnements Python, R et bibliothèques (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Module 2 : Analyse Avancée & Machine Learning pour l’Agriculture :
Analyse descriptive, exploratoire et statistique des données agricoles.
Techniques de Machine Learning supervisé et non supervisé appliquées à l’agriculture :
Régression pour la prévision des rendements.
Classification pour la détection des maladies et ravageurs.
Clustering pour le zonage des parcelles agricoles.
Applications en gestion de l’irrigation, fertilisation et optimisation des intrants.
Module 3 : Deep Learning & Modélisation Prédictive en Agriculture :
Réseaux de neurones appliqués à l’imagerie agricole (satellites et drones).
CNN (Convolutional Neural Networks) pour la détection de stress hydrique et phytosanitaire.
Modélisation prédictive pour :
Prévision climatique et impact sur la production.
Estimation des rendements multi-cultures.
Détection précoce des maladies et anomalies.
Introduction à l’IA générative pour la simulation et la modélisation de scénarios agricoles.