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Impact of deep learning in Agriculture

Impact of deep learning in Agriculture

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Yannick Serge Obam

November 22, 2021
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Transcript

  1. Impact du Deep Learning en Agriculture Yannick Serge Obam AI/ML

    Engineer, isoMora Google Developer Expert en Machine Learning @OBAMSerge 1
  2. Audience idéale • les Enthousiastes en ML, Développeurs en ML,

    Data Scientist, ingenieur Agronome et Agriculteurs 2
  3. Agenda • Les Enjeux Actuels de l’Agriculture • Qu’est ce

    que le Deep Learning • Utilisation de l’IA dans l’agriculture • Les Cas d’utilisations 3
  4. Les enjeux de l’agriculture 4

  5. Les axes majeurs tfhub.dev NLP 5 • La prévisiblité •

    La compétivité • Le respect de l’environnement • Son propre quotidien
  6. Qu’est-ce que le Deep Learning 6

  7. 7

  8. Deep Learning 8

  9. Utilisation du deep learning dans l’agriculture 9

  10. Les objectifs - la collecte de données - l’apport d’outils

    - l’amélioration du rendement de l’exploitation tfhub.dev NLP 10 Digital Information world
  11. Optimisation de la gestion de la culture tfhub.dev NLP 11

  12. Amélioration du bien-être animal en élevage tfhub.dev NLP 12

  13. Amélioration du quotidien de l’agriculteur tfhub.dev NLP 13

  14. tfhub.dev NLP 14

  15. Cas d’utilisation 15

  16. Plantix tfhub.dev NLP 16 Microsoft

  17. SowIt tfhub.dev NLP 17 AgriPredict

  18. Hello tracker tfhub.dev NLP 18

  19. Agrix Tech tfhub.dev NLP 19

  20. isoMora - GreenDoctor tfhub.dev NLP 20 https://github.com/obeshor/Plant-Diseases-Detector

  21. isoMora - isoCassava tfhub.dev NLP 21

  22. Quelques inconvenients 22

  23. A retenir 23

  24. Questions 24

  25. Slides disponible ici https://bit.ly/3HE5zhw 25

  26. 30

  27. Merci! Yannick Serge Obam AI/ML Engineer, isoMora ML GDE @OBAMSerge