الماجستير المهني في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة الذكية
الحصول على الكتيب
للحصول على كتيب بكامل محتويات الدورة برجاء ملء النموذج التالي ببياناتك الصحيحة
الإطار المهني للبرنامج
الماجستير المهني في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة الذكية
نبذة عن البرنامج
مسار تدريبي مهني متقدم يربط علوم البيانات والذكاء الاصطناعي بالقرار الزراعي في بيئات شحيحة المياه. يغطي الاستشعار عن بعد ومؤشرات الغطاء النباتي، والطائرات المسيرة، وشبكات إنترنت الأشياء في الحقول والبيوت المحمية، ونماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالإنتاج وجدولة الري، والرؤية الحاسوبية لكشف الآفات والأمراض، والروبوتات الزراعية، ومنصات البيانات الزراعية وحوكمتها، مع مشروع بحثي تطبيقي يخدم الأمن الغذائي الخليجي.
مخرجات التعلم
- ✓تحليل صور الأقمار الصناعية وحساب مؤشر NDVI لمتابعة صحة المحصول وتغيرها الزمني.
- ✓تصميم شبكة إنترنت أشياء لمراقبة رطوبة التربة والمناخ في مزرعة أو بيت محمي.
- ✓تدريب نموذج تعلم آلي يتنبأ بالإنتاجية أو الاحتياج المائي وتقييم دقته.
- ✓بناء نموذج رؤية حاسوبية لتصنيف صور أوراق مصابة بآفات أو أمراض.
- ✓إعداد إطار لحوكمة البيانات الزراعية وملكيتها ومشاركتها بين المزارع والجهات.
- ✓تصميم دراسة تطبيقية تقيس أثر حل ذكي على كفاءة المياه أو الإنتاج.
الفئة المستهدفة
- المهندسون الزراعيون ومديرو المزارع الحديثة
- مختصو البيانات والتقنية في شركات التقنيات الزراعية
- الباحثون في مراكز البحوث الزراعية والجامعات
- المسؤولون في وزارات الزراعة والمياه والأمن الغذائي
المحاور العلمية التفصيلية
01الزراعة الذكية والأمن الغذائي
- مفاهيم الزراعة الدقيقة والزراعة الرقمية
- تحديات المياه والحرارة في الخليج
- سلسلة القيمة الزراعية ونقاط التدخل الذكي
02أسس البيانات والذكاء الاصطناعي للزراعة
- أنواع البيانات الزراعية ومصادرها
- التعلم الآلي الموجّه وغير الموجّه
- بيئة العمل بلغة Python للتحليل
03الاستشعار عن بعد
- صور الأقمار الصناعية مثل Sentinel-2
- مؤشرات الغطاء النباتي NDVI وNDWI
- رصد الإجهاد المائي وتغير الغطاء
04الطائرات المسيرة في الزراعة
- الكاميرات متعددة الأطياف والحرارية
- تخطيط الطيران ومعالجة الصور
- التطبيقات في الرش وتقدير الكثافة
05إنترنت الأشياء والحساسات
- حساسات التربة والمناخ والمياه
- شبكات الاتصال منخفضة الطاقة
- منصات جمع البيانات ولوحات المراقبة
06نماذج التنبؤ ودعم القرار
- التنبؤ بالإنتاجية ومواعيد الحصاد
- جدولة الري المثلى
- التنبؤ بالطلب والأسعار
07الرؤية الحاسوبية لصحة النبات
- الشبكات الالتفافية لتصنيف الصور
- كشف الآفات مثل سوسة النخيل الحمراء مبكرًا
- تقييم النماذج في ظروف الحقل
08الروبوتات والأتمتة
- الروبوتات في الحصاد والفرز
- الأتمتة في البيوت المحمية والمزارع العمودية
- تقييم الجدوى والتبني
09حوكمة البيانات والسياسات
- ملكية البيانات الزراعية ومشاركتها
- الخصوصية والأمن السيبراني للمنصات
- سياسات تحفيز الزراعة الذكية
10البحث التطبيقي في الزراعة الذكية
- تصميم التجارب الحقلية والرقمية
- تحليل النتائج وقياس الأثر
- كتابة التقرير ونقل النتائج للمزارعين
منهجية التدريب
المشروع والمخرج التطبيقي
المشروع التطبيقي
ينفّذ المشارك مشروعًا بحثيًا تطبيقيًا في مزرعة أو بيت محمي خليجي، مثل نموذج لجدولة الري من بيانات الحساسات والطقس أو كشف مبكر لإصابات النخيل بالصور: البيانات، والنموذج، والتحقق، وقياس الأثر على المياه أو الإنتاج، وتوصيات للتوسع.
التقييم
تقييم تشخيصي قصير في البداية، ومهام تطبيقية مرتبطة بكل مخرج من مخرجات التعلم، وتقييم المشروع التطبيقي وفق معايير معلنة.