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Impact of deep learning in Agriculture
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Yannick Serge Obam
November 22, 2021
Science
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Impact of deep learning in Agriculture
Yannick Serge Obam
November 22, 2021
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Transcript
Impact du Deep Learning en Agriculture Yannick Serge Obam AI/ML
Engineer, isoMora Google Developer Expert en Machine Learning @OBAMSerge 1
Audience idéale • les Enthousiastes en ML, Développeurs en ML,
Data Scientist, ingenieur Agronome et Agriculteurs 2
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
Les enjeux de l’agriculture 4
Les axes majeurs tfhub.dev NLP 5 • La prévisiblité •
La compétivité • Le respect de l’environnement • Son propre quotidien
Qu’est-ce que le Deep Learning 6
7
Deep Learning 8
Utilisation du deep learning dans l’agriculture 9
Les objectifs - la collecte de données - l’apport d’outils
- l’amélioration du rendement de l’exploitation tfhub.dev NLP 10 Digital Information world
Optimisation de la gestion de la culture tfhub.dev NLP 11
Amélioration du bien-être animal en élevage tfhub.dev NLP 12
Amélioration du quotidien de l’agriculteur tfhub.dev NLP 13
tfhub.dev NLP 14
Cas d’utilisation 15
Plantix tfhub.dev NLP 16 Microsoft
SowIt tfhub.dev NLP 17 AgriPredict
Hello tracker tfhub.dev NLP 18
Agrix Tech tfhub.dev NLP 19
isoMora - GreenDoctor tfhub.dev NLP 20 https://github.com/obeshor/Plant-Diseases-Detector
isoMora - isoCassava tfhub.dev NLP 21
Quelques inconvenients 22
A retenir 23
Questions 24
Slides disponible ici https://bit.ly/3HE5zhw 25
30
Merci! Yannick Serge Obam AI/ML Engineer, isoMora ML GDE @OBAMSerge