| Titre : | AgriTechly Part 2: AI Solutions for Veterinary Diagnosis and Pest Management |
| Auteurs : | Hadj Ahmed Bouarara, Directeur de thèse ; Mohamed Said BENMOHAMED, Acteur ; Ahmed MEKKAOUI, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2023/2024 |
| Format : | 102 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Ai ; Gestion de la santé animale ; apprentissage profond ; Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ; Grands modèles de langage (LLM) ; Génération augmentée par la recherche (RAG) ; Maladies du bétail ; Informations vétérinaires. |
| Résumé : |
Dans le but de révolutionner la gestion de la santé animale à Saïda, en Algérie, cette recherche présente un nouveau système alimenté par le potentiel de l'apprentissage profond. Le système intègre deux composants clés : Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour une reconnaissance d'image sophistiquée et les grands modèles de langage (LLM) avec la génération améliorée par la recherche (RAG) pour un traitement de texte avancé. Les CNN analysent les données visuelles du bétail, ce qui permet une détection précoce des maladies grâce à l'analyse des images. Les LLM, enrichis par les capacités RAG, explorent de vastes quantités d'informations vétérinaires telles que des rapports, des publications de recherche et des données en temps réel sur les épidémies. Cette synergie permet aux agriculteurs de disposer d'un outil puissant. Non seulement ils peuvent identifier les problèmes de santé potentiels de leur bétail, mais le système leur fournit également des informations et des recommandations exploitables. Les agriculteurs peuvent ainsi prendre des décisions éclairées, ce qui se traduit par une amélioration de la santé animale, une augmentation de la productivité et, en fin de compte, un renforcement du bien-être économique de la région de Saïda. En s'appuyant sur des technologies d'IA de pointe, cette recherche ouvre la voie à des avancées significatives dans les domaines de la science vétérinaire et de la gestion agricole, démontrant le potentiel de l'IA pour transformer les pratiques agricoles traditionnelles. |
| Note de contenu : |
Chapter 1: General Introduction Chapter 2: Deep Learning Chapter 3: AI in Agriculture Chapter 5: Result Discussion and Experimentation Chapter 6: Agritechly Chapter 7: General Conclusion |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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