結合大型語言模型建立AI 智能病蟲害預警決策系統

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• 那些人適合：

• 課程講師：國立陽明交通大學生物科技系 陳文亮 教授 兼系主任

• 課程長度：48分 11秒

課程介紹

本課程說明如何結合大型語言模型（LLM）與農業知識圖譜，建構病蟲害預警決策系統。內容涵蓋資料收集與標準化、影像辨識與多模態推理、數學建模與專家驗證，以及跨系統整合流程。學員可理解AI在農業病蟲害預測中的應用模式，並掌握資料品質、專業判斷與系統互通等核心挑戰。

課程大綱

1. AI與智慧農業基礎
   探討AI與深度學習在農業中的應用差異，強調資料來源與標準化流程；成效在於提升建模精準度；挑戰在於跨系統資料異質性與國際對接。
2. 病蟲害辨識與數據建模
   利用多光譜影像與數學模式進行病蟲害診斷與推理；成效是建立早期預警能力；挑戰在於標註龐大與複合性病害辨識難度。
3. 資料整合與系統標準化
   推動感測數據格式統一與API串接；成效在於降低人工處理成本並支援自動化流程；挑戰在於設備與單位間規格不一致。
4. 案例應用與決策回饋
   以番茄與甜椒案例驗證模型，結合氣象資料產出預警與建議；成效是提高農民決策效率；挑戰在於需專家持續審核並確保結果可理解。