دوره آموزشی استفاده از داده‌های مکانی در گردش‌کارهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) داره نحوه‌ی تحلیل، تفسیر و تعامل ما با داده‌های مکانی (spatial data) رو متحول می‌کنه، و این دوره به شما نشون می‌ده چطور در خط مقدم این تغییر قرار بگیرید. با مت فورست (Matt Forrest)، متخصص داده‌های ژئواسپشیال، همراه بشید تا یاد بگیرید مدل‌های زبانی (language models) چطور کار می‌کنن، چه مزایایی دارن و چه محدودیت‌هایی موقع استفاده برای داده‌های مکانی دارن.

شما یاد می‌گیرید چطور یه ابزار مکانی مبتنی بر هوش مصنوعی رو طراحی و محدوده‌بندی (scope) کنید؛ ابزاری که معماری واضح، مرزهای منطقی و مرحله‌ی بازبینی انسانی داشته باشه. راه‌هایی رو برای ساخت یه یکپارچه‌سازی MCP (MCP integration) کشف می‌کنید که به Claude اجازه می‌ده اطلاعات مکانی رو تحلیل و به اون‌ها پاسخ بده. همچنین، یه گردش کار عاملی (agentic workflow) می‌سازید که بینش‌های مبتنی بر مکان رو به وظایف مبتنی بر زبان متصل می‌کنه. در نهایت، یاد می‌گیرید چطور یه اپلیکیشن نقشه پویا (dynamic map application) بسازید که از هوش مصنوعی برای فیلتر کردن نتایج و تعامل لحظه‌ای با داده‌های مکانی استفاده می‌کنه. این دوره برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، تحلیلگران داده، و متخصصان ژئواسپشیال و GIS ایده‌آل هست.

اهداف یادگیری
درک نحوه‌ی کار مدل‌های زبانی و مزایا و محدودیت‌های آن‌ها در کار با داده‌های مکانی
ایجاد و طراحی دامنه (scope) برای یک ابزار مکانی مبتنی بر هوش مصنوعی با دامنه کامل، معماری، محدودیت‌های منطقی و بازبینی انسانی
توسعه و ساخت یکپارچه‌سازی MCP برای تحلیل و ارائه اطلاعات مکانی با Claude
ساخت یک گردش کار عاملی برای اتصال بینش‌های مبتنی بر مکان به یک گردش کار مبتنی بر زبان
ایجاد یک اپلیکیشن نقشه که از هوش مصنوعی برای فیلتر کردن نتایج و جابجایی نقشه استفاده می‌کند