دورة برمجة بايثون المدعومة بالذكاء الاصطناعي | AI-Assisted Python Scripting for ArcGIS Pro

نبذة عامة:
تُعد دورة “برمجة بايثون المدعومة بالذكاء الاصطناعي | AI-Assisted Python Scripting for ArcGIS Pro” تدريبًا متقدمًا يهدف إلى تمكين المشاركين من استخدام لغة بايثون بفعالية داخل بيئة ArcGIS Pro، مع دمج أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة وتسريع إنجاز المهام البرمجية الجغرافية.

الهدف العام:
إكساب المشاركين المهارات النظرية اللازمة لفهم كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في كتابة النصوص البرمجية بلغة بايثون ضمن بيئة ArcGIS Pro، بهدف تحسين الأداء وإدارة البيانات المكانية بكفاءة عالية.

الأهداف التفصيلية:

1. تعريف المشاركين بمفاهيم برمجة بايثون الأساسية وتطبيقاتها في نظم المعلومات الجغرافية.
2. تمكين المتدربين من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في كتابة وتحليل النصوص البرمجية.
3. تطوير مهارات فهم وتحليل السكريبتات الخاصة ببرنامج ArcGIS Pro باستخدام الدعم الذكي.
4. تعزيز قدرة المشاركين على استغلال الإمكانات البرمجية المتقدمة في أتمتة المهام الجغرافية.
5. تزويد المتدربين بمعرفة حول أفضل الممارسات وأساليب التوثيق في كتابة النصوص البرمجية بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

محاور الدورة:

المحور الأول: مقدمة في برمجة بايثون في بيئة ArcGIS Pro

• مفهوم البرمجة بلغة بايثون ودورها في GIS.
• مكونات بيئة البرمجة في ArcGIS Pro.
• أهمية استخدام النصوص البرمجية في التعامل مع البيانات الجغرافية.
• مقارنة بين استخدام الواجهة الرسومية والبرمجة في ArcGIS Pro.

المحور الثاني: دور الذكاء الاصطناعي في دعم كتابة السكريبتات

• مفهوم المساعدات الذكية في كتابة الكود (AI Code Assistants).
• طرق استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل GitHub Copilot أو Bard في توليد الكود.
• تحليل وتفسير الكود المقترح من قبل الذكاء الاصطناعي.
• تحديد الفوائد الرئيسية للتكامل بين الذكاء الاصطناعي وتطوير السكريبتات الجغرافية.

المحور الثالث: كتابة السكريبتات الأساسية باستخدام الذكاء الاصطناعي

• كتابة الأوامر البسيطة في بايثون باستخدام الدعم الذكي.
• تنفيذ أوامر إدارة البيانات الجغرافية عبر النصوص البرمجية.
• استخدام الدوال والأدوات الأساسية في ArcPy بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
• فهم هيكلية السكريبتات وكيفية تضمين التعليمات البرمجية في ArcGIS Pro.

المحور الرابع: التعامل مع البيانات الجغرافية واستخداماتها في السكريبتات الذكية

• استعراض أنواع البيانات الجغرافية (Vector, Raster, Tabular Data).
• كيفية قراءة البيانات ومعالجتها باستخدام بايثون.
• توظيف الذكاء الاصطناعي في كتابة سكريبتات المعالجة والتحليل الأولي للبيانات.
• تعلم كيفية تضمين الوظائف الخاصة بالمعالجة المكانية في السكريبتات.

المحور الخامس: تطوير السكريبتات المتقدمة وتوثيقها بمساعدة الذكاء الاصطناعي

• كتابة سكريبتات معقدة لأتمتة العمليات الجغرافية.
• استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تصحيح الأخطاء البرمجية (Debugging).
• إنشاء تعليقات وتوضيحات داخل الكود باستخدام المساعدات الذكية.
• مراجعة وتحليل الكود من حيث الأداء والتوثيق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي