Agro Data Science: Previsão de Safra e Commodities com IA (96h)

Sobre o curso

Módulo 1: Fundamentos de Geoprocessamento com Python (20h)

Tecnologias: Bibliotecas Geopandas, Rasterio, Folium e Geemap.
Prática: Manipulação de dados vetoriais, processamento de imagens de satélite e criação de mapas interativos de lavouras.

Módulo 2: Visão Computacional e Monitoramento (24h)

Tecnologias: FarmVibes.AI (Microsoft), TorchGeo e dados do satélite Sentinel-2.
Prática: Fusão de imagens de drones e satélites para calcular índices de vegetação (como NDVI) e identificar saúde das plantas ou deficiências nutricionais.

Módulo 3: Previsão de Safra e Mercado com Machine Learning (28h)

Tecnologias: Algoritmos de Machine Learning (Random Forest, Redes Neurais CNN/DNN) e plataformas em nuvem.
Prática: Cruzar dados climáticos e históricos de solo para prever a produtividade da safra e antecipar flutuações de preços de commodities no mercado.

Módulo 4: Automação, Gestão Estratégica e Ética (24h)

Tecnologias: Power BI com IA, N8N (automação), ChatGPT/Gemini e App de Despesas A2W.
Prática: Criar fluxos automáticos de relatórios de safra, dashboards interativos de custos operacionais e aplicar diretrizes de segurança e ética baseadas na lei europeia de IA (AI Act).

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