智慧农业专业是指将现代科技应用于农业生产中，通过数据采集、分析和处理等手段，实现农业生产的智能化、自动化和精准化。该专业涉及到多个学科领域，如农学、计算机科学、电子工程等，旨在提高农业生产效率和质量，促进可持续发展。

课程设置

1.基础课程：农业生物学、农业化学、农业机械与自动化、计算机科学与技术、数据分析技术等。

2.专业课程：现代作物生产学、现代作物育种学、植物保护学、智能农机装备、农作物遥感监测、农业物联网、农业人工智能等

3.实践课程：智慧农业实践、农业生产实习、农业技术推广实践、农业科研实践等。

4.毕业论文：智慧农业相关领域的研究，如农业信息化、农业大数据分析、智慧农业技术应用等。

5.学科交叉：智慧农业涉及计算机科学、信息技术、生物学、农业等多个学科领域，需要学生具备跨学科的知识和能力。

总之，智慧农业培养方案需要学生既能掌握作物学专业知识、专业理论、专业技能和现代农业信息技术手段，又能将现代信息技术、现代生物技术、现代工程技术、现代管理知识与农学有机融合，最终向着集农业和信息化知识的全面交叉人才方向迈进。

因此，如何填补无计算机、算法背景的农业师生和AI应用需求的鸿沟，降低AI应用的操作门槛，让农业用户无需编程即可轻松使用AI，成为了智慧农业专业课程设置环节重中之重。

AI在智慧农业教学中的应用

自2020年智慧农业专业成立以来，市面上出现了大量的相关产品，却没有真正为智慧农业人才培养而搭建的教学平台。

智农云芯(AgriBrain)经过与多家科研单位、高校交流合作，潜心研发，推出了专为教学应用而研发的智慧农业AI实验和教学平台GrowthBrain E系列，基于当前智慧农业的现实学情和人才培养要求而设计，具备数据真实切合、功能强大全面、算法丰富前沿、零代码可视化分析、内置编程实践模块等特点，让用户更真实的感受智慧农业的数据特点和分析方法，针对具体问题掌握对应哪种解决方案并制定技术路线，同时激发兴趣，让用户全面了解AI模型体系和前沿算法的功能特性及重要参数，并内置编程实践模块，强化计算机编程和算法水平，实现激发兴趣、会运用、实践结合、熟练强化的循序进阶发展，最终成长为一名合格的集农业和信息化知识的全面交叉人才。目前该平台已与多家科研单位、高校和农业企业进行合作。

智慧农业AI实验和教学平台GrowthBrain E与教学的匹配度激发兴趣：简单拖拽即可搭建AI模型；会运用：组件化设计开放关键参数供用户调节和测试；结合实践：支持智慧农业的五大类任务，供学生操作以锻炼解决实际问题的能力；熟练&进阶：支持学生自写代码并于平台中组件进行协同，锻炼学生编程能力同时接触和学习海量前沿算法。智慧农业AI实验和教学平台GrowthBrain E优势数据真实切合，提供TB级各类型真实农业数据；功能强大全面，涵盖智慧农业所有主流任务功能；算法丰富前沿，包括各类经典机器学习和深度学习；零代码可视化分析，操作简单激发学生兴趣；内置编程实践模块，训练动手编程能力。结语

智慧农业专业是未来农业的新方向。该专业的定义和发展趋势、课程设置和培养目标、毕业生就业前景分析等方面均受到了广泛关注。随着现代农业的不断发展，智慧农业在其中的应用及优势也日益凸显，因此，在智慧农业专业课程设置上，建议采用涵盖国际最前沿、最新的AI算法技术，包括不限于深度学习、迁移学习等涉及的各类前沿网络结构的AI实验和教学平台GrowthBrain E系列，作为支持科研产出、社会化服务的重要科技设施基础。