Программа повышения квалификации «Цифровая трансформация агробизнеса. Растениеводство»

Программа объемом 180 академических часов состоит из базового курса и семи вариативных модулей:

В результате изучения Базового курса объемом 34 академических часов вы освоите следующие темы:

• Цифровизация сельского хозяйства: технологии получения и обработки геоданных
• Понятие Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта вещей (AIoT): определения, архитектура, ключевые отличия IoT и AIoT, примеры в АПК
• Датчики и исполнительные устройства в сельском хозяйстве: типы, параметры, роль в IoT- и AIoT-системах
• Применение метеостанций в сельском хозяйстве
• Сетевые технологии и протоколы для IoT/AIoT в АПК (LPWAN, LoRa, NB-IoT, Wi‑Fi, сотовые сети, требования к связи в агросекторе)
• Понятие, характеристики и основные инструменты обработки больших данных
• Рабочий процесс обработки больших данных на одном компьютере
• Понятие искусственного интеллекта и машинного обучения: определения, классы задач, основные подходы
• Применение ИИ в сельском хозяйстве: обзор направлений и кейсов
• Понятие и классификация цифровых двойников
• Приемы разработки цифровых двойников процессов и систем
• Нейросетевые методы анализа агробиологических данных
• Введение в информационную безопасность АПК: основные понятия, угрозы и уязвимости в агросекторе
• Нормативно-правовая база информационной безопасности в АПК: российское законодательство, отраслевые стандарты, требования регуляторов
• Роль искусственного интеллекта в обеспечении информационной безопасности: новые возможности и вызовы для АПК
• Классификация информационных активов и оценка рисков информационной безопасности в АПК

Спикеры базового курса:

Кудинова Анна, исполнительный директор ООО "АйтиСфера", сервис ExactFarming

Геоинформационные технологии и цифровой мониторинг в растениеводстве

Цитата спикера: «Цифровые решения в точном земледелии формируют единую информационную основу управления растениеводством: от дистанционного мониторинга посевов, анализа спутниковых, IoT и БПЛА-данных, вегетационных индексов и зон неоднородности до дифференцированного внесения, прогнозирования урожайности, контроля техники в реальном времени и создания цифровых тематических карт полей с учетом рельефа, почвенных характеристик и истории агротехнологических операций. В итоге мы получаем не только автоматизацию и цифровизацию процессов, а управление экономикой хозяйства».

Бакнин Максим, к.т.н., заведующий лабораторией интернета вещей проектного института цифровой трансформации АПК, ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева

Интернет вещей и интеллектуальные сенсорные системы в растениеводстве

Цитата спикера: «Точное внесение ресурсов сегодня строится не на интуитивной оценке поля, а на постоянном потоке данных от датчиков, машин и навигационных систем. IoT-инфраструктура помогает выявлять различия внутри одного участка, связывать их с технологическими операциями и передавать задания непосредственно на контроллеры техники. За счет накопления исторических данных IoT-системы постепенно становятся рекомендательными: они рассчитывают оптимальные дозы удобрений и средств защиты, оценивают возможный отклик растений и помогают принимать решения не “по среднему полю”, а по конкретной зоне с конкретными условиями».

Греченева Анастасия, к.т.н., директор проектного института цифровой трансформации АПК, ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева

Искусственный интеллект и компьютерное зрение в растениеводстве

Цитата спикера: «Искусственный интеллект и компьютерное зрение в растениеводстве позволяют перейти от визуального осмотра посевов к объективному цифровому фенотипированию растений. Изображения с камер, дронов и спутников становятся источником данных для распознавания болезней, вредителей, сорняков, стрессовых состояний и особенностей развития культуры. Сверточные нейронные сети выделяют визуальные признаки, которые сложно стабильно оценить вручную, классифицируют состояние растений и помогают сформировать рекомендации для агронома. В результате система компьютерного зрения становится не просто инструментом наблюдения, а частью цифрового контура принятия решений — от мониторинга поля до выбора конкретных технологических действий».

Старт программы 22 июня 2026 года

(по мере формирования групп от 15 человек)

Записаться на Базовый курс можно в личном кабинете слушателя: https://lk-dpo.timacad.ru/