قائمة نافيرا
كلية الزراعة كلية الزراعة
وحدة الذكاء الاصطناعي وحدة الذكاء الاصطناعي في الزراعة
وحدة الذكاء الاصطناعي في الزراعة - جامعة كفر الشيخ

برامج الذكاء الاصطناعي للزراعة الذكية

مساران تدريبيان متكاملان .. من الأساسيات إلى التطبيق الميداني

2 برنامج تدريبي 30 جلسة 4 أشهر 100% تطبيق عملي

البيانات

جمع وتحليل البيانات الزراعية من الحقل

الخوارزميات

نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل واتخاذ القرار

التطبيق الميداني

تطبيق عملي في مزرعة الكلية

بالتعاون مع Navera، تقدم الوحدة مسارين تدريبيين متكاملين:

  • الدورة التمهيدية – Foundations Bootcamp (4 أسابيع) – للمبتدئين تماماً
  • الدورة المتقدمة – IoT & AI for Smart Agriculture (3 أشهر) – تطبيق ميداني في مزرعة الكلية

دورة تمهيدية للمبتدئين تماماً – لا تشترط أي خبرة برمجية سابقة. تعد الطالب لدخول الدورة المتقدمة بثقة من خلال بناء أساس قوي في الحاسوب والبرمجة والإلكترونيات.

العنصرالتفاصيل
المدة4 أسابيع (8 جلسات) – جلستان أسبوعياً
مدة الجلسة2 – 3 ساعات
المستوىمبتدئ تماماً (بدون خبرة سابقة)
الجمهورطلاب الزراعة وأي مبتدئ في المجال التقني
طريقة التدريستطبيق عملي + مشاريع مصغرة
Python 3.11+ VS Code Tinkercad Google Colab Arduino Uno Breadboard LEDs Resistors
الأسبوع 1: أساسيات الحاسوب والتفكير البرمجي
1 مكونات الحاسوب (CPU, RAM, Storage) + أول كود بايثون
2 المنطق البرمجي: if/else, loops, functions + محاكاة قرار الري
الأسبوع 2: الشبكات والأمان + أساسيات الإلكترونيات
3 مقدمة الشبكات (IP, Wi-Fi) + أوامر الطرفية
4 الدوائر الكهربائية: LED + Push Button على Breadboard
الأسبوع 3: برمجة Arduino + محاكاة الروبوت
5 هيكل Arduino: digitalWrite/Read + التحكم في LED
6 محاكاة روبوت زراعي يتحكم في مضخة مياه (Tinkercad)
الأسبوع 4: تحليل البيانات + المشروع النهائي
7 قراءة CSV وتحليل البيانات + اتخاذ قرارات ذكية
8 مشروع نهائي جماعي + عرض وتقييم

دورة متكاملة تمتد على 3 أشهر، تجمع بين إنترنت الأشياء (IoT)، تطوير الويب، والذكاء الاصطناعي التطبيقي في بيئة زراعية حقيقية – مزرعة الكلية.

العنصرالتفاصيل
المدة3 أشهر (22 جلسة) – جلستان أسبوعياً
مدة الجلسة2 – 3 ساعات
المستوىمبتدئ (يفضل إتمام الدورة التمهيدية)
الجمهورطلاب وخريجي كليات الزراعة
طريقة التدريسنظري + معمل + تطبيق ميداني في مزرعة الكلية
الشهادةشهادة معتمدة من Navera وجامعة كفر الشيخ
22
جلسة تدريبية
60%
تطبيق عملي وميداني
6
محاور رئيسية
الحساسات وبطاقات جمع البيانات أ 1-2
  • Arduino/ESP32
  • DHT22, Soil Moisture, LDR
  • معالجة الإشارات
  • تخزين محلي وإدارة طاقة
شبكات الحساسات اللاسلكية (WSN) أ 3-4
  • Wi-Fi, LoRa, ESP-NOW
  • تصميم وتوزيع العقد
  • MQTT & HTTP
  • استقبال البيانات
تطوير الويب ولوحة التحكم أ 5-6
  • HTML/CSS/JS
  • Flask Backend + REST API
  • Dashboard تفاعلي
  • تحكم عن بعد وأمان
تحليل البيانات وتعلم الآلة أ 7-8
  • Pandas & NumPy
  • تنظيف البيانات
  • Scikit-learn
  • نموذج تنبؤ (Regression)
التكامل والأتمتة أ 9-10
  • AI + Web
  • إنذار مبكر (Telegram)
  • تحكم آلي
  • خرائط حرارية + OTA
المشروع النهائي أ 11
  • دمج Hardware + Web + AI
  • اختبار ميداني 48 ساعة
  • عرض أمام لجنة
  • شهادة إتمام
الحضور والمشاركة
20%
الواجبات الأسبوعية
20%
اختبار منتصف الدورة
15%
المشروع النهائي
35%
العرض والتوثيق
10%
درجة النجاح: 60%
هل لديك خبرة سابقة في البرمجة أو الذكاء الاصطناعي؟

هذا الاختبار للمتقدمين الذين لديهم خبرة سابقة. أجب عن الأسئلة لتقييم مستواك. يمكنك تخطيه إذا لم تكن لديك خبرة.

1 في الزراعة الذكية، ما هو الدور الرئيسي لإنترنت الأشياء (IoT)؟
2 أي من التالي يمثل تطبيقاً للذكاء الاصطناعي في المجال الزراعي؟
3 ما هي اللغة الأكثر استخداماً في تحليل البيانات الزراعية وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي؟
4 إذا كان لديك 1000 قراءة لرطوبة التربة من 10 حساسات مختلفة، ما هي أفضل طريقة لاستخلاص نتيجة موثوقة؟
5 أي من السيناريوهات التالية يمثل تحدياً حقيقياً عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في مزرعة في مصر؟