Чему вы научитесь
- После успешного освоения курса вы сможете:
- Применять методы искусственного интеллекта и анализа данных для прогнозирования урожайности, выявления болезней растений и оптимизации ресурсов.
- Разрабатывать карты-задания для систем точного земледелия с переменным нормированием (VRA) с использованием GNSS/RTK.
- Настраивать интеграцию между системами мониторинга (дроны, датчики, телеметрия) и ERP-системой предприятия.
- Оценивать киберриски агропредприятия и внедрять меры защиты данных, IoT-устройств и автопилотов в соответствии с 152-ФЗ.
- Планировать дорожную карту цифровой трансформации хозяйства с учётом экономической эффективности и отраслевых стандартов.
- Использовать открытые форматы обмена данными (ISOXML, AgGateway) для совместимости техники разных производителей.
- Анализировать себестоимость продукции и эффективность полевых работ с помощью ERP-дашбордов.
О курсе
Курс даёт целостное понимание цифровой трансформации сельского хозяйства. Вы изучите архитектуру «умного» предприятия, применение искусственного интеллекта для прогноза урожаев, роботизацию и системы точного земледелия, автопилоты и дроны. Отдельный модуль посвящён кибербезопасности: защите данных, IoT и автопилотов. Вы узнаете, как ERP-системы объединяют учёт, технику и аналитику. Курс завершается сквозным кейсом «Цифровое поле». Подходит агрономам, инженерам, IT-специалистам АПК.
Для кого этот курс
Целевая аудитория курса:
- Агрономы и главные агрономы хозяйств (от КФХ до агрохолдингов).
- Инженеры-механизаторы и руководители машинно-тракторных парков.
- IT-специалисты, работающие в АПК (системные администраторы, аналитики данных).
- Руководители сельхозпредприятий (директора, управляющие, владельцы).
- Студенты и преподаватели аграрных вузов (по направлениям «Агроинженерия», «Агрономия», «Прикладная информатика» и т.д.).
- Специалисты по цифровизации и консультанты в области точного земледелия и ERP.
Начальные требования
Курс с 0.
1 654