تخطَّ إلى المحتوى
نافيرا تك NAVERA TECH
احجز الآن
Smart Agriculture · أول دورة متخصصة في مصر والشرق الأوسط

IoT والذكاء الاصطناعي للزراعة الذكية

دورة عملية متكاملة تجمع بين إنترنت الأشياء، تحليل البيانات، والتعلم الآلي مع تطبيق ميداني حقيقي في مزرعة الكلية.

سجّل الآن في الدورة محتوى الدورة
حساسات وطائرة درون فوق حقل قمح — الزراعة الذكية
تدريب داخل مزرعة الكليةField-based · Project-based
24سيشن عملي
3أشهر تدريب
100%تطبيق ميداني
2-3طلاب في كل فريق
01 / عن الدورة
About the course

البيانات أصبحت محور القرار الزراعي

يشهد القطاع الزراعي تحولاً جذرياً نحو الزراعة الدقيقة والذكية، حيث أصبحت البيانات محوراً رئيسياً لاتخاذ قرارات الري، التسميد، ومكافحة الآفات.

تقدّم Navera هذه الدورة المتخصصة لطلبة كلية الزراعة، والتي تجمع بين إنترنت الأشياء (IoT)، الويب التفاعلي، والذكاء الاصطناعي في بيئة زراعية حقيقية.

تبدأ من الصفر البرمجي وتمر بتركيب الحساسات، بناء الشبكات اللاسلكية، جمع البيانات وتحليلها، وصولاً إلى بناء لوحة تحكم ويب ونماذج تعلم آلي تتنبأ بحالة المحصول.

02 / المميزات
Why this course

مميزات الدورة

تطبيق ميداني حقيقي

تدريب عملي في مزرعة الكلية مع بيانات حقيقية من اليوم الأول.

من الصفر للاحتراف

لا يشترط أي خبرة برمجية سابقة — نبدأ معك من الأساسيات.

ذكاء اصطناعي تطبيقي

بناء نماذج تعلم آلي حقيقية للتنبؤ بحالة المحاصيل.

لوحة تحكم تفاعلية

بناء Dashboard احترافي لعرض البيانات والتحكم عن بعد.

شهادة معتمدة

شهادة إتمام معتمدة من Navera بعد إتمام المشروع النهائي.

فرق عمل

العمل في فرق صغيرة (2-3 طلاب) لمحاكاة بيئة العمل الحقيقية.

03 / المحتوى
Curriculum

24 سيشن على مدار 3 أشهر

سيشنين في الأسبوع. تبدأ من البرمجة والحساسات، ثم الشبكات اللاسلكية، الويب، تحليل البيانات والتعلم الآلي، وتنتهي بمشروع متكامل يعمل في الحقل.

افتح المنهج التفاعلي
الأسبوع 1-2

أساسيات علوم الحاسب والدعم التقني

  1. 1
    مقدمة في البرمجة والتفكير الحسابي (Python Basics)

    المتغيرات، أنواع البيانات، الشروط، الحلقات، الدوال، قراءة/كتابة ملفات CSV و JSON

  2. 2
    أساسيات الشبكات، الأنظمة، وأمن البيانات

    مفاهيم IP، DNS، Local vs Cloud، Linux basics، مبادئ أمن IoT

الأسبوع 2-3

الحساسات + بطاقات جمع البيانات

  1. 3
    مقدمة إلى Arduino ومنصات IoT الزراعية

    هيكل Arduino/ESP32، بيئة Arduino IDE، GPIO، PWM، Serial Communication

  2. 4
    الحساسات الزراعية الأساسية

    DHT22، حساس رطوبة التربة، LDR، المعايرة الأولية

  3. 5
    بطاقة جمع البيانات (DAQ) ومعالجة الإشارات

    ADC/DAC، المرشحات البرمجية، التعامل مع الضوضاء الزراعية

  4. 6
    التخزين المحلي وإدارة الطاقة

    SD Card Module، EEPROM، sleep modes، إدارة البطاريات

عرض المحتوى الكاملإخفاء
الأسبوع 4-5

شبكات الحساسات اللاسلكية (WSN)

  1. 7
    بروتوكولات الاتصال اللاسلكي في الزراعة

    مقارنة Wi-Fi، Bluetooth، LoRa، ESP-NOW، Zigbee، نطاق التردد، استهلاك الطاقة

  2. 8
    تصميم شبكة WSN وإدارة العقد

    بنية النجم/الشبكة، التوجيه، مزامنة الوقت، اكتشاف العقد

  3. 9
    بروتوكولات نقل البيانات (MQTT & HTTP APIs)

    نموذج Pub/Sub، MQTT Broker، Topics، QoS، مقارنة مع REST/HTTP

  4. 10
    استقبال البيانات ومعالجتها على السيرفر

    كتابة سكريبت استقبال، تخزين مؤقت، التعامل مع البيانات المفقودة

الأسبوع 6-7

الويب + لوحة التحكم

  1. 11
    أساسيات تطوير الويب للعرض والتحكم

    HTML/CSS/JavaScript، استجابة التصميم، جلب البيانات ديناميكياً

  2. 12
    Backend بسيط + قاعدة بيانات زمنية

    Flask/Express، REST API، InfluxDB، استعلامات زمنية

  3. 13
    بناء Dashboard تفاعلي

    Grafana أو Custom Dashboard، عناصر العرض، تحديث آني

  4. 14
    التحكم عن بعد + أمان الويب

    إرسال أوامر من الويب، مصادقة بسيطة، حماية ضد الهجمات

الأسبوع 8-9

تحليل البيانات والتعلم الآلي

  1. 15
    مقدمة تحليل البيانات الزراعية (Python)

    Pandas، NumPy، قراءة بيانات زمنية، إحصائيات وصفية

  2. 16
    تنظيف البيانات ومعالجتها

    القيم المفقودة، القيم الشاذة، الاستكمال الزمني، تطبيع البيانات

  3. 17
    أساسيات Machine Learning في الزراعة

    الانحدار، التصنيف، التقسيم، المقاييس (MAE, RMSE, Accuracy)

  4. 18
    تطبيق نموذج متقدم + التفسير الزراعي

    اختيار الميزات، البيانات غير المتوازنة، تفسير النتائج

الأسبوع 10-12

الدمج + المشروع النهائي

  1. 19-22
    دمج الذكاء الاصطناعي مع الويب + أنظمة الإنذار + التصور المتقدم + الصيانة

    تحميل النموذج على السيرفر، أنظمة الإنذار، خرائط حرارية، تحديثات OTA

  2. 23-24
    المشروع النهائي + العرض والتقييم

    ربط Hardware + Web + AI، اختبار ميداني، عرض النتائج، شهادة الإتمام

04 / المهارات والمخرجات
Skills & outcomes

ماذا ستتقن بنهاية الدورة؟

المهارات التقنية

  • برمجة المتحكمات الدقيقة (Arduino / ESP32)
  • تصميم شبكات حساسات لاسلكية (Wi-Fi / LoRa)
  • بروتوكولات IoT (MQTT, HTTP)
  • تطوير واجهات ويب ولوحات تحكم
  • تحليل البيانات بـ Python (Pandas, NumPy)
  • بناء نماذج تعلم آلي (Scikit-learn)

المهارات الزراعية

  • فهم معايير الدقة في جمع البيانات الحقلية
  • تفسير مؤشرات المناخ والتربة
  • تصميم أنظمة إنذار وأتمتة زراعية

مخرجات التعلم

  • تصميم وتركيب عقدة IoT زراعية متكاملة
  • نشر شبكة لاسلكية مستقرة لجمع البيانات
  • تحليل البيانات إحصائياً بأدوات مفتوحة المصدر
  • بناء لوحة تحكم ويب تفاعلية
  • تدريب نموذج تعلم آلي للتنبؤ بحالة التربة أو المناخ
  • إنتاج تقرير تقني شامل وعرض النتائج
05 / المتطلبات
Requirements

المتطلبات والشروط

الجمهور المستهدف

  • طلبة بكالوريوس / دراسات عليا في كليات الزراعة
  • الهندسة الزراعية والبستنة
  • أي تخصص مرتبط بالإنتاج النباتي والحيواني
  • لا يشترط خبرة برمجية سابقة

الالتزام الزمني

  • 4-6 ساعات أسبوعياً
  • سيشنين في الأسبوع
  • واجبات عملية بين السيشنات
  • مدة الدورة: 3 أشهر (12 أسبوع)
06 / التقييم
Assessment

نظام التقييم

تقييم مستمر طوال الدورة، ومشروع نهائي متكامل يمثّل الجزء الأكبر من الدرجة.

الحضور والمشاركة العملية 20%
الواجبات الأسبوعية 20%
اختبار قصير (نهاية الأسبوع 6) 15%
المشروع النهائي المتكامل 35%
العرض والتوثيق الفني 10%
درجة النجاح 60%
07 / التسجيل
Registration

سجّل الآن في الدورة

عدد الأماكن محدود — سجّل الآن لضمان مقعدك.

01 بياناتك الشخصية
02 الدراسة (اختياري)
03 مستواك في البرمجة

ملاحظة مهمة

بعد التسجيل، سنتواصل معك خلال 3 أيام عمل لتأكيد قبولك في الدورة وتوفير تفاصيل البدء والدفع.