学生的 FarmBeats
今天的农场开始看起来更像智能城市。 种植者使用传感器、计算机视觉和人工智能等创新工具， (AI) 更深入地了解其作物。 这些方法可帮助农民利用数据做出更好的决策，发现效率低下，并解锁对粮食生产和资源管理的新见解。 FarmBeats for Students 计划将这些现代技术引入当今学习者手中。
计划概述
该计划将经济实惠的基于位的微硬件工具包与精心策划的课程和活动相结合，旨在为学生提供精确农业的实践体验。 学习进度使学生能够轻松看到现代工具的影响和农业中的机会。
可以使用任何设备通过 Web 浏览器运行 FarmBeats for Students，使每个人都可以轻松访问它。
通过 FarmBeats for Students 计划，学生可以构建花园监视系统，并了解 AI、数据分析和物联网 (IoT) 。
第 1 部分：通过传感器收集数据
学生组装一个简单的工厂监测工具包，由配备环境传感器的微位组成。 使用 MakeCode 和工具包，学生收集有关作物健康状况的数据，分析其传感器数据，并构建一个系统来应对土壤条件。
第 2 部分：分析“大数据”
接下来，向学生介绍 Excel 中的数据可视化工具。 他们与大数据集互动，以提取智能，并就温室的最佳位置做出决策。
第 3 部分：使用 AI 解锁数据见解
最后，学生构建自己的机器学习模型，应用该技术来预测植物中的营养失衡，并识别其花园中的害虫。
符合学术标准
FarmBeats for Students 课程符合 AI4K12 的 AI 教育指南 ，该指南定义了每个学生应该了解的 AI 知识。 课程还符合以下标准、农业概念和绩效目标：
入门 - FarmBeats for Students micro：bit 版本 (新！)
步骤 1： 下载基于 micro：bit 的免费课程 ， () 的所有文件。
或下载课程的各个组成部分：
步骤 2： 在任何 Web 浏览器上访问 MakeCode 。
步骤 3：购买经济实惠的硬件工具包。
其他资源
Raspberry Pi) 的 FarmBeats 第 1 版课程 (
FarmBeats for Students YouTube 频道
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深入了解 FarmBeats for Students： 对于希望构建 FarmBeats for Students Raspberry Pi 平台的高级用户，GitHub 上的开源存储库中提供了代码库和技术文档。 在此处访问。
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