زراعة ذكية بتقنية الذكاء الاصطناعي في الزراعة

مع تزايد الطلب العالمي على الغذاء وتزايد عدم استقرار الأنماط المناخية، تشهد الزراعة تحولًا رقميًا. تبرز الذكاء الاصطناعي كأداة حيوية في الزراعة الذكية، حيث يقدم حلولًا للتنبؤ الدقيق بالمحاصيل، والاستخدام الفعال للموارد، وإدارة المزارع المعتمدة على البيانات.

يوفر هذا الدورة مقدمة عملية واستراتيجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة. سيستكشف المشاركون كيفية استخدام التعلم الآلي، والرؤية الحاسوبية، والتحليلات التنبؤية لتحسين إنتاجية المحاصيل، وتقليل الفاقد، وتحسين استخدام المياه والأسمدة والطاقة. من بيانات الأقمار الصناعية إلى تكامل المستشعرات، يزود هذا البرنامج المهنيين بالمهارات اللازمة لتنفيذ أنظمة الزراعة الذكية المستدامة والقابلة للتوسع والمتجاوبة مع التحديات الواقعية.

Section 1: AI in Agriculture – Opportunities and Impact

• The role of AI in addressing modern agricultural challenges.
• Overview of smart farming technologies: sensors, drones, satellites.
• From manual to predictive agriculture: how AI shifts decision-making.
• Use cases: crop forecasting, livestock health, climate adaptation.
• Global trends and innovations in agri-tech.

Section 2: Crop Forecasting and Predictive Modeling

• Machine learning techniques for crop yield prediction.
• Data collection from soil sensors, weather feeds, and historical yields.
• Identifying disease and pest outbreaks with AI classifiers.
• Using time-series analysis for season planning and harvesting.
• Workshop: Build a basic crop prediction model using training datasets.

Section 3: Optimizing Resources with AI Tools

• AI in irrigation: predicting water needs and scheduling precision irrigation.
• Fertilizer usage optimization using soil condition analysis.
• AI-powered pest and weed detection through image classification.
• Reducing input waste and maximizing efficiency with predictive analytics.
• Case study: Smart greenhouse management with AI feedback systems.

Section 4: Integrating AI with Farm Systems

• Introduction to IoT devices and remote sensing in agriculture.
• Connecting AI models with farm management platforms (FMS).
• Real-time monitoring and control using dashboards and alert systems.
• Automation of field operations based on AI insights.
• Demo: Simulating a smart farm setup using open-source tools.

Section 5: Sustainability, Ethics, and Future Directions

• Ensuring sustainability through precision resource use.
• Ethical concerns in data ownership and access for farmers.
• Challenges of AI adoption in rural and developing regions.
• The future of autonomous farming and robotics in agriculture.
• Final project: Present a smart agriculture plan using AI tools for a chosen crop or region.

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.