Uso de sensores IoT con IA para gestión de invernaderos inteligentes

Cross-cutting
Digital Skills

IA Academy

Duration

15h

PRESENTACIÓN

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.

Objetivos

  • Comprender el uso del IoT en la agricultura para mejorar la eficiencia.

  • Identificar sensores y actuadores clave para optimizar invernaderos.

  • Implementar técnicas de recolección y gestión de datos en la nube.

  • Aplicar inteligencia artificial para predecir plagas de forma efectiva.

  • Diseñar modelos predictivos que optimicen el clima y condiciones de cultivo.

  • Detectar anomalías en sensores agrícolas mediante IA.

  • Automatizar decisiones sobre riego y ventilación usando sistemas inteligentes.

Temario

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
Solicitud de información

Moocs relacionados

Curso
El Curso en Prevención de Riesgos en Oficinas, Ergonomía y Salud Mental responde a la creciente necesidad de garantizar entornos...
Curso
En la era del teletrabajo, la hiperconectividad ha puesto a las empresas bajo la lupa de la Inspección de Trabajo....
Curso
En un escenario de digitalización global, la hiperconectividad ha dejado de ser una ventaja para convertirse en un desafío de...

Are the Educa PHAROS courses eligible for credit?

Many courses can be credited toward the master's programs at Structuralia.

Datos de nuestra área

+ 1.483

Hours

+88.999

Minutos

264

Courses

Educa PHAROS is a next-generation training model that places a company’s human capital at the forefront. Through a platform that adapts to each company’s corporate identity and offers a total of more than 900 courses, it provides tailored training for each organization. The unlimited flat-rate plan provides each company with the number of courses that best suits its needs, as well as the ability to determine which employees will have access.
Scroll to Top