智慧农业工程师培训内容

1.良好的数学和统计学基础人工智能工程师所面对的问题千变万化，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计阶段，都需要以数学和统计学能力作为基础。而且人工智能最重要的领域--机器学习又是计算机科学中对数学和统计学要求最高的分支之一，所以一名优秀的人工智能工程师首先必须有出色的数学和统计学能力。

2.编程语言人工智能需要有种编程语言的能力，如 Python、C++、Java等。人工智能是一门综合性很强的学科，需要各个领域的算法作为支撑，而算法是需要编程来实现的。

3.人工神经网络人工智能包括“人工”和“智能”两个方面。虽然说目前有很多根本不懂人工神经网络的人也在从事 人工智能行业，但从人工智能的本质以及整体的发展来说，人工神经网络将是人工智能产品的核心技术。

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【导读】农业一直是我国国民之根本，而随着人工智能深入到我们生活的各行各业，方方面面，我们也去尝试以人工智能+农业的方式致力于智慧农业发展，目前，我国智慧工业也在多方面取得了比较满意的成果，虽然仅仅只是试点的几个农业试点实行智慧农业外，但是相信不久的将来我们一定会全面实施智慧农业的，那么你是否想过人工智能工程师是如何引领智慧农业发展的呢?今天小编就来和大家谈谈人工智能背景下发展智慧农业存在的问题以及我们应该如何面对。

一、缺少懂得利用人工智能的人才

我国当前的农业工作者基本上都是四五十岁的农民，大多数都没有接受过高等教育，知识的储备量不多。根据调查，我国8亿多的农民受教育程度平均达不到7年，亿的农业劳动力，接受高中及以上教育的人数只占13%，不足49%的人接受过初中教育，剩下的38%只接受过小学教育更甚者都没有接受过教育。当前只有少部分接受过专业农业知识培训的人才，大多数的农业工作者适应不了高新技术，想要利用人工智能发展智慧农业比较困难。

二、农业生产的规模下不利于运用人工智能智慧农业规模化是发展现代化智慧农业的关键条件，当前国内农业在发展时，家庭联产承包责任制仍旧是主体模式，多数农民由于个人在技术、经验等方面存在不足，对于智慧农业的发展表现出明显认识不够到位的问题，这种模式对于提升自身经济效果的作用不能准确体会到，甚至存在认为发展智慧农业可能会导致自身失去原有的经济收入。此外，影响智慧农业的条件还有农民的意见不统一，很难团结起来。现阶段，农业仍旧是我国劳动力最为密集的行业，但是国内整体可利用的土地较为分散，这也就导致国内劳动力在使用的过程中表现出非常明显的分散特点。现阶段，国内农业发展规模受到农业生产水平较低的影响明显，随着智慧农业在国内应用范围的不断拓展，要求农业生产的规模越来越高，不然就会制约智慧农业的高速发展，经济的发展必定会放缓。

三、收集农业生产的信息资源较为困难现阶段，国内能够有效查询农业信息的网站较多，但是这些网站的背后管理者均为政府，作用都是提供出各种类型的农业信息，网站版块的内容都是依照上级的要求开设的，大部分都是政策性和重复的内容。还有一些农业信息是一些作为农业信息的供给方且具有商业性质企业进行小规模的调查研究，要想获得这类信息就要支付高额费用，不适合普通老百姓。这些十分分散的官方和非官方农业信息的资源来源广泛，条件千差万别的采集环境，结构杂乱，缺乏统一标准的数据，不利于智慧农业的发展。

四、智慧农业和商业发展联系不足我国现在流行“互联网+”，这种模式发展的前景非常好，但现在的“互联网+”主要领域在商业领域。最早应用物联网技术用于农业生产的试点，虽然取得了较好的成绩，并在一些地方已经展开应用实践。但是如果在进行智慧化发展的过程中，依靠农户去收集相关的服务信息是不现实的。现阶段，在智慧农业技术发展过程中，商业化发展滞后的问题突出，这也就导致，农户急需的各种类型的智慧农业技术不能够得到较好地满足。所以，如何将智慧农业更大范围地引入到我国农业发展过程中，如何选择出更为合适的地区，多数情况下均需要政府给予引导，没有充足的资金投入，没有自给自足的长远规划，没有利用剩余有价值的产品使资本能够得到循环发展的策略，这终究不是发展智慧农业的长久之计，或全面开展智慧农业的有效办法。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“人工智能工程师：如何引领智慧农业发展”的相关内容，希望对大家有所帮助。至于人工智能的利弊，小编认为要区分对待，理性看待，取其精华，去其糟粕。