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Starts 8 June 2025 14:26

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

Sujets

Programmation