Il corso intende fornire agli operatori agricoli competenze pratiche e immediatamente spendibili nell’utilizzo dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale come strumenti strategici per affrontare le sfide dell’agricoltura contemporanea. Attraverso lezioni interattive online, esempi concreti e simulazioni guidate, i partecipanti impareranno a raccogliere, organizzare, analizzare e interpretare grandi quantità di dati climatici e colturali, provenienti da fonti diverse come sensori in campo, droni, immagini satellitari e banche dati meteorologiche. Particolare attenzione sarà dedicata all’impiego di algoritmi di machine learning per la previsione degli eventi climatici estremi e la gestione dei rischi ambientali, con l’obiettivo di migliorare la resilienza delle imprese agricole di fronte al cambiamento climatico. Il percorso consentirà inoltre di scoprire come gli strumenti digitali possano supportare decisioni più consapevoli e sostenibili, riducendo consumi idrici ed energetici, ottimizzando l’uso di fertilizzanti e fitofarmaci, limitando gli sprechi e contribuendo alla riduzione delle emissioni. Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di valutare e introdurre in azienda pratiche innovative basate sull’agricoltura di precisione, favorendo la competitività economica e la sostenibilità ambientale del settore.

Introduzione ai Big Data e all’Intelligenza Artificiale in agricoltura.

Definizione di Big Data, Intelligenza Artificiale e machine learning; ruolo dei dati nei sistemi agricoli moderni; fonti di dati: sensori, droni, satelliti, dati meteo; tipologie di dati agricoli; oncetto di agricoltura di precisione; opportunità e limiti dell’innovazione digitale.

Raccolta, gestione e organizzazione dei dati.

Raccolta dati in campo (sensori, IoT, macchine agricole); introduzione ai sistemi GIS; utilizzo dei dati satellitari e telerilevamento; organizzazione e archiviazione dei dati; pulizia e validazione dei dataset; strumenti digitali per la gestione dati; integrazione di fonti diverse.

Analisi dei dati e strumenti di supporto decisionale.

Analisi descrittiva dei dati; introduzione ai modelli previsionali; sistemi di supporto alle decisioni (DSS); utilizzo di piattaforme digitali; interpretazione dei dati agronomici; applicazioni pratiche.

Machine learning e previsione dei rischi climatici.

Principi base del machine learning; modelli predittivi in agricoltura; previsione eventi climatici estremi; analisi dei rischi (siccità, alluvioni, stress); utilizzo dei dati per la prevenzione; strategie di adattamento climatico.

Applicazioni operative: sostenibilità e agricoltura di precisione.

Ottimizzazione dell’uso dell’acqua; riduzione di fertilizzanti e fitofarmaci; efficienza energetica; monitoraggio delle colture; riduzione degli sprechi; integrazione delle tecnologie in azienda; impatti su sostenibilità e competitività.

Casi studio e applicazioni aziendali.

Analisi di casi reali; esercitazioni guidate con dataset; interpretazione dei risultati; simulazioni decisionali; valutazione costi/benefici; strategie di introduzione in azienda.

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Al partecipante verrà rilasciato l’attestato di frequenza a seguito del raggiungimento di almeno il 70% della frequenza sul monte ore totale ed il superamento della verifica finale di apprendimento.