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Ends 8 June 2025
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Développer un backend intelligent pour la détection de parasites alimentée par l'IA
Maîtrisez le développement backend pour la détection des ravageurs en IA avec Flask, YOLOv8 et l'intégration OpenAI, incluant l'analyse des données météorologiques et la fonctionnalité de chatbot pour les applications agricoles.
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Aperçu
Maîtrisez le développement backend pour la détection des ravageurs en IA avec Flask, YOLOv8 et l'intégration OpenAI, incluant l'analyse des données météorologiques et la fonctionnalité de chatbot pour les applications agricoles.
Programme
- Introduction à la détection des nuisibles par IA
- Mise en place de l'environnement de développement
- Développement de backend avec Flask
- Intégration de YOLOv8 pour la détection des nuisibles
- Intégration d'OpenAI
- Analyse des données météorologiques
- Déploiement et scalabilité
- Tests et validation
- Études de cas et applications réelles
- Projet final : Construction d'un système complet de détection des nuisibles par IA
- Conclusion et perspectives futures
Aperçu de la détection des nuisibles en agriculture
Importance de l'IA et de l'intégration des données
Installation de Python et des paquets nécessaires
Configuration de Flask pour le développement backend
Construction d'APIs REST avec Flask
Structuration d'une application Flask
Introduction à YOLOv8 et à la détection d'objets
Entraînement d'un modèle YOLOv8 pour la détection des nuisibles
Déploiement de YOLOv8 avec Flask
Vue d'ensemble des capacités d'OpenAI pour les applications agricoles
Mise en œuvre de la fonctionnalité de chatbot avec l'API OpenAI
Amélioration des insights de détection des nuisibles avec OpenAI
Importance des données météorologiques en agriculture
Intégration des APIs de données météorologiques
Analyse et utilisation des données météorologiques dans la prise de décision
Containerisation de l'application avec Docker
Déploiement du backend sur des plateformes cloud
Assurance de la scalabilité et de la sécurité
Stratégies pour tester la performance du modèle
Test des points de terminaison API avec Postman
Pratiques d'Intégration et de Déploiement Continus (CI/CD)
Revue d'études de cas réussies de l'IA en agriculture
Conception d'interfaces utilisateur pour un feedback efficace
Directives et exigences pour le projet final
Combinaison de tous les composants pour créer une application intégrée
Tendances de l'IA pour l'agriculture
Avancées futures dans les technologies de détection des nuisibles par IA
Sujets
Programmation