هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟
#هوش_مصنوعی (Artificial Intelligence or AI) به طور کلی به توانایی یک سیستم کامپیوتری برای تقلید از عملکردهای شناختی انسان مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله و درک زبان طبیعی اشاره دارد.
هوش مصنوعی در واقع یک شاخه گسترده از علوم کامپیوتر است که هدف آن ایجاد ماشین‌هایی است که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً نیازمند هوش انسانی هستند.
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف داده‌ای، به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و تصمیم‌گیری کنند.
برخی از روش‌های کلیدی مورد استفاده در هوش مصنوعی عبارتند از:
- یادگیری ماشین (Machine Learning) Wikipedia
- شبکه‌های عصبی (Neural Networks) Wikipedia
- پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing or NLP) Wikipedia
- بینایی ماشین (Computer Vision) Wikipedia
به طور خلاصه، هوش مصنوعی به دنبال ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند مانند انسان‌ها فکر کنند، یاد بگیرند و عمل کنند.
این فناوری در حال حاضر در بسیاری از صنایع و زمینه‌ها از جمله بهداشت و درمان، مالی، حمل و نقل و تولید مورد استفاده قرار می‌گیرد و انتظار می‌رود که نقش مهم‌تری در آینده داشته باشد.
از فروش کم سایت فروشگاهی‌تون ناراضی هستید؟
رساوب، راه حل شما برای داشتن یک سایت فروشگاهی حرفه‌ای و پرفروش است.
✅ افزایش چشمگیر فروش و درآمد
✅ تجربه خرید آسان و لذت‌بخش برای مشتریان
⚡ همین حالا از رساوب مشاوره رایگان دریافت کنید!
انواع هوش مصنوعی از نظر قابلیت
هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس قابلیت‌هایش به چند دسته اصلی تقسیم کرد:
- هوش مصنوعی محدود (Narrow or Weak AI) این نوع هوش مصنوعی برای انجام یک کار خاص طراحی شده است و در همان زمینه محدودیت دارد.
اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی از این نوع هستند، مانند سیستم‌های تشخیص چهره یا پیشنهاد دهنده محصولات. - هوش مصنوعی عمومی (General or Strong AI) این نوع هوش مصنوعی دارای توانایی‌های شناختی مشابه انسان است و می‌تواند هر کار فکری را که انسان قادر به انجام آن است، انجام دهد.
این نوع هوش مصنوعی هنوز به طور کامل تحقق نیافته است. - هوش مصنوعی فوق‌العاده (Super AI) این نوع هوش مصنوعی از هوش انسان پیشی می‌گیرد و می‌تواند در تمام زمینه‌ها از انسان‌ها بهتر عمل کند.
این نوع هوش مصنوعی در حال حاضر بیشتر در حوزه تخیلات علمی وجود دارد.
همچنین می‌توان هوش مصنوعی را بر اساس نحوه عملکرد آن به دسته‌های دیگری نیز تقسیم کرد، مانند:
- سیستم‌های واکنشی (Reactive Machines) این سیستم‌ها فقط بر اساس ورودی‌های فعلی واکنش نشان می‌دهند و هیچ حافظه‌ای از تجربیات گذشته ندارند.
- سیستم‌های با حافظه محدود (Limited Memory) این سیستم‌ها می‌توانند اطلاعات محدودی از گذشته را ذخیره کنند و از آن برای تصمیم‌گیری استفاده کنند.
- سیستم‌های با نظریه ذهن (Theory of Mind) این سیستم‌ها می‌توانند درک کنند که دیگران دارای باورها، خواسته‌ها و نیات هستند و بر اساس آن رفتار کنند.
- سیستم‌های خودآگاه (Self-Aware) این سیستم‌ها دارای خودآگاهی هستند و می‌توانند درباره خودشان فکر کنند.
در حال حاضر، بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی در دسته هوش مصنوعی محدود و سیستم‌های با حافظه محدود قرار می‌گیرند.
توسعه هوش مصنوعی عمومی و فوق‌العاده همچنان یک چالش بزرگ برای دانشمندان و محققان است.
کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
هوش مصنوعی در حال تحول صنایع مختلف است و کاربردهای گسترده‌ای دارد.
برخی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف عبارتند از:
- بهداشت و درمان تشخیص بیماری‌ها، توسعه داروها، مدیریت بیمارستان‌ها، ارائه خدمات درمانی شخصی
- مالی تشخیص تقلب، مدیریت ریسک، معاملات الگوریتمی، ارائه خدمات مالی شخصی
- تولید اتوماسیون خطوط تولید، کنترل کیفیت، پیش‌بینی خرابی تجهیزات، بهینه‌سازی زنجیره تامین
- حمل و نقل خودروهای خودران، مدیریت ترافیک، بهینه‌سازی مسیرها، ارائه خدمات حمل و نقل هوشمند
- خرده‌فروشی پیشنهاد محصولات شخصی، مدیریت موجودی، تحلیل رفتار مشتری، ارائه خدمات مشتری هوشمند
- آموزش ارائه آموزش شخصی، ارزیابی خودکار تکالیف، توسعه محتوای آموزشی هوشمند، ارائه خدمات مشاوره تحصیلی
این تنها چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف است.
با پیشرفت فناوری، انتظار می‌رود که هوش مصنوعی در زمینه‌های بیشتری مورد استفاده قرار گیرد و نقش مهم‌تری در زندگی ما ایفا کند.
| صنعت | کاربرد |
|---|---|
| بهداشت و درمان | تشخیص بیماری‌ها |
| مالی | تشخیص تقلب |
یادگیری ماشین و نقش آن در هوش مصنوعی
یادگیری ماشین (Machine Learning or ML) یکی از زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند بدون اینکه به طور صریح برنامه‌ریزی شده باشند.
یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های مختلف، الگوها را در داده‌ها شناسایی می‌کند و از آن‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.
انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد، از جمله:
- یادگیری با نظارت (Supervised Learning) در این نوع یادگیری، ماشین با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود.
- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در این نوع یادگیری، ماشین با استفاده از داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود.
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در این نوع یادگیری، ماشین با انجام آزمایش و خطا و دریافت بازخورد آموزش داده می‌شود.
یادگیری ماشین نقش بسیار مهمی در هوش مصنوعی ایفا می‌کند و در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
به عنوان مثال، سیستم‌های تشخیص چهره، سیستم‌های پیشنهاد دهنده محصولات و خودروهای خودران از یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کنار یکدیگر، امکان ایجاد سیستم‌های هوشمند و قدرتمندی را فراهم می‌کنند که می‌توانند به حل مشکلات پیچیده و بهبود زندگی انسان‌ها کمک کنند.
یادگیری ماشین به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به طور مداوم از داده‌ها یاد بگیرد و عملکرد خود را بهبود بخشد.
هوش مصنوعی بدون توانایی یادگیری ماشین، محدود به مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعیین شده خواهد بود و نمی‌تواند با شرایط جدید سازگار شود.
از دست دادن مشتریان به دلیل طراحی ضعیف سایت فروشگاهی خسته شده‌اید؟ با رساوب، این مشکل را برای همیشه حل کنید!
✅ افزایش فروش و نرخ تبدیل بازدیدکننده به مشتری
✅ تجربه کاربری روان و جذاب برای مشتریان شما⚡ دریافت مشاوره رایگان
شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یک مدل محاسباتی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند.
شبکه‌های عصبی از لایه‌های متعددی از گره‌های متصل به هم تشکیل شده‌اند که نورون نامیده می‌شوند.
هر نورون یک سیگنال ورودی را دریافت می‌کند، آن را پردازش می‌کند و یک سیگنال خروجی را تولید می‌کند.
این سیگنال خروجی به نورون‌های دیگر در لایه‌های بعدی ارسال می‌شود.
یادگیری عمیق (Deep Learning) یک زیرشاخه از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق (شبکه‌های عصبی با لایه‌های زیاد) برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند.
یادگیری عمیق به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که الگوهای پیچیده را در داده‌ها شناسایی کنند و از آن‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده کنند.
شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله:
- تشخیص تصویر
- تشخیص گفتار
- پردازش زبان طبیعی
- ترجمه ماشینی
- بازی‌های کامپیوتری
یادگیری عمیق به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که کارهایی را انجام دهد که قبلاً غیرممکن بود، مانند تشخیص چهره با دقت بالا یا ترجمه زبان‌ها به طور خودکار.
با پیشرفت فناوری، انتظار می‌رود که شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق نقش مهم‌تری در آینده هوش مصنوعی ایفا کنند.
هوش مصنوعی امروزه بدون استفاده از یادگیری عمیق عملا کاربردی نخواهد بود و توانایی‌های بسیاری از سیستم های هوشمند به طور مستقیم وابسته به پیشرفت‌های این حوزه است.
پردازش زبان طبیعی و درک زبان انسانی
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing or NLP) یک شاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که زبان انسانی را درک و پردازش کنند.
پردازش زبان طبیعی شامل طیف گسترده‌ای از وظایف است، از جمله:
- تشخیص گفتار (Speech Recognition)
- ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
- پرسش و پاسخ (Question Answering)
پردازش زبان طبیعی با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف زبانی، به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که ساختار و معنای زبان انسانی را درک کنند و از آن برای انجام وظایف مختلف استفاده کنند.
پردازش زبان طبیعی نقش بسیار مهمی در هوش مصنوعی ایفا می‌کند و در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
به عنوان مثال، سیستم‌های چت بات، سیستم‌های جستجوی هوشمند و سیستم‌های تحلیل نظرات مشتریان از پردازش زبان طبیعی برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند.
پیشرفت‌های اخیر در زمینه یادگیری عمیق، منجر به بهبود قابل توجهی در عملکرد سیستم‌های پردازش زبان طبیعی شده است.
مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3 و BERT توانسته‌اند در بسیاری از وظایف پردازش زبان طبیعی به نتایج بسیار خوبی دست یابند.
هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی در کنار یکدیگر، امکان ایجاد سیستم‌های هوشمندی را فراهم می‌کنند که می‌توانند با انسان‌ها به طور طبیعی ارتباط برقرار کنند و به آن‌ها در انجام وظایف مختلف کمک کنند.
چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی
با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی، هنوز چالش‌ها و محدودیت‌های زیادی وجود دارد که باید بر آن‌ها غلبه کرد.
برخی از مهم‌ترین چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی عبارتند از:
- نیاز به داده‌های زیاد بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به حجم زیادی از داده‌ها برای آموزش نیاز دارند.
- تفسیرپذیری فهمیدن اینکه چگونه یک سیستم هوش مصنوعی به یک تصمیم خاص رسیده است، می‌تواند دشوار باشد.
- تعصب اگر داده‌های آموزشی دارای تعصب باشند، سیستم هوش مصنوعی نیز ممکن است تعصب‌آمیز باشد.
- امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در معرض حملات سایبری قرار گیرند.
- مسائل اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند مسائل اخلاقی مختلفی را ایجاد کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی هنوز در برخی از زمینه‌ها مانند استدلال، حل مسئله و درک شهودی از هوش انسانی عقب‌تر است.
برای غلبه بر این چالش‌ها و محدودیت‌ها، نیاز به تحقیقات بیشتر و توسعه الگوریتم‌های جدید و روش‌های بهتری برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی است.
همچنین، باید به مسائل اخلاقی و اجتماعی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی توجه ویژه‌ای داشت.
| چالش | توضیحات |
|---|---|
| نیاز به داده‌های زیاد | الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیازمند داده‌های زیاد برای آموزش هستند. |
| تفسیرپذیری | فهمیدن نحوه تصمیم‌گیری سیستم‌های هوش مصنوعی دشوار است. |
آینده هوش مصنوعی و تاثیر آن بر زندگی
هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و انتظار می‌رود که در آینده نقش مهم‌تری در زندگی ما ایفا کند.
برخی از مهم‌ترین روندهای آینده هوش مصنوعی عبارتند از:
- هوش مصنوعی عمومی توسعه هوش مصنوعی عمومی که می‌تواند کارهایی را انجام دهد که انسان‌ها قادر به انجام آن هستند.
- هوش مصنوعی توضیحی توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند نحوه تصمیم‌گیری خود را توضیح دهند.
- هوش مصنوعی اخلاقی توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که بر اساس اصول اخلاقی عمل می‌کنند.
- هوش مصنوعی شخصی توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند به طور شخصی به نیازهای افراد پاسخ دهند.
هوش مصنوعی می‌تواند تاثیرات عمیقی بر زندگی ما داشته باشد.
برخی از این تاثیرات عبارتند از:
- بهبود بهره‌وری هوش مصنوعی می‌تواند به اتوماسیون وظایف و بهبود بهره‌وری در صنایع مختلف کمک کند.
- بهبود کیفیت زندگی هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه خدمات بهداشتی و درمانی بهتر، حمل و نقل ایمن‌تر و آموزش شخصی‌تر کمک کند.
- ایجاد فرصت‌های شغلی جدید هوش مصنوعی می‌تواند فرصت‌های شغلی جدیدی در زمینه‌های مختلف ایجاد کند.
- تغییر ماهیت کار هوش مصنوعی می‌تواند ماهیت کار را تغییر دهد و باعث شود که انسان‌ها بر روی کارهای خلاقانه‌تر و استراتژیک‌تر تمرکز کنند.
با این حال، باید به چالش‌ها و خطرات احتمالی مرتبط با هوش مصنوعی نیز توجه داشت و برای مقابله با آن‌ها آماده بود.
استفاده مسئولانه و اخلاقی از هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود زندگی انسان‌ها و ایجاد جهانی بهتر کمک کند.
هوش مصنوعی می تواند دنیای مدرن را شکل دهد.
آیا وبسایت شرکت شما آنطور که باید، حرفه‌ای و قابل اعتماد است؟ با طراحی سایت شرکتی تخصصی توسط رساوب، حضوری آنلاین خلق کنید که معرف اعتبار شما باشد و مشتریان بیشتری را جذب کند.
✅ ساخت تصویری قدرتمند و حرفه‌ای از برند شما
✅ تبدیل بازدیدکنندگان به مشتریان واقعی
⚡ همین حالا مشاوره رایگان دریافت کنید!
هوش مصنوعی و نقش آن در ایران
هوش مصنوعی در ایران نیز به عنوان یک فناوری مهم و استراتژیک مورد توجه قرار گرفته است.
دولت و بخش خصوصی در ایران در حال سرمایه‌گذاری در توسعه هوش مصنوعی هستند.
برخی از زمینه‌هایی که هوش مصنوعی در ایران در حال توسعه است عبارتند از:
- بهداشت و درمان تشخیص بیماری‌ها، ارائه خدمات درمانی از راه دور
- کشاورزی بهینه‌سازی مصرف آب، تشخیص آفات و بیماری‌ها
- صنعت اتوماسیون خطوط تولید، کنترل کیفیت
- حمل و نقل مدیریت ترافیک، ارائه خدمات حمل و نقل هوشمند
ایران دارای پتانسیل بالایی برای توسعه هوش مصنوعی است.
این کشور دارای نیروی انسانی متخصص و جوان است و دولت نیز از توسعه هوش مصنوعی حمایت می‌کند.
با این حال، چالش‌هایی نیز در مسیر توسعه هوش مصنوعی در ایران وجود دارد.
برخی از این چالش‌ها عبارتند از:
- کمبود داده کمبود داده‌های آموزشی با کیفیت
- کمبود سرمایه‌گذاری کمبود سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی
- محدودیت‌های قانونی وجود برخی از محدودیت‌های قانونی
برای غلبه بر این چالش‌ها، نیاز به همکاری بین دولت، بخش خصوصی و دانشگاه‌ها است.
همچنین، باید به آموزش نیروی انسانی متخصص و توسعه زیرساخت‌های لازم توجه ویژه‌ای داشت.
سرمایه گذاری در حوزه هوش مصنوعی یک فرصت است.هوش مصنوعی (Artificial Intelligence or AI)
اخلاق در هوش مصنوعی
با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی، مسائل اخلاقی مرتبط با این فناوری نیز اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند.
برخی از مهم‌ترین مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی عبارتند از:
- تعصب سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تعصب‌آمیز باشند اگر داده‌های آموزشی آن‌ها دارای تعصب باشند.
- شفافیت فهمیدن اینکه چگونه یک سیستم هوش مصنوعی به یک تصمیم خاص رسیده است، می‌تواند دشوار باشد.
- مسئولیت‌پذیری چه کسی مسئول تصمیماتی است که توسط سیستم‌های هوش مصنوعی گرفته می‌شود؟
- حریم خصوصی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات شخصی افراد بپردازند.
- تاثیر بر اشتغال هوش مصنوعی می‌تواند باعث از بین رفتن مشاغل شود.
برای مقابله با این مسائل اخلاقی، نیاز به تدوین قوانین و مقررات اخلاقی است.
همچنین، باید به آموزش متخصصان و عموم مردم درباره مسائل اخلاقی هوش مصنوعی توجه ویژه‌ای داشت.
توسعه دهندگان و کاربران هوش مصنوعی باید به طور مسئولانه و اخلاقی از این فناوری استفاده کنند تا از ایجاد آسیب به افراد و جامعه جلوگیری شود.
#هوش_مصنوعی
هوش مصنوعی بدون در نظر گرفتن مسائل اخلاقی می‌تواند منجر به بروز مشکلات جدی شود.
بنابراین، توجه به اخلاق در هوش مصنوعی از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است.
هوش مصنوعی
سوالات متداول
| السؤال | الإجابة |
|---|---|
| ما هو الذكاء الاصطناعي؟ | هو محاكاة للذكاء البشري في الآلات المبرمجة للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم. |
| ما هي الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي؟ | تشمل تعلم الآلة، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الحاسوب، والروبوتات. |
| ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟ | هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات وتحديد الأنماط دون برمجة صريحة. |
| اذكر أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. | المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية في نتفليكس وأمازون، السيارات ذاتية القيادة، وبرامج التعرف على الوجه. |
| ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟ | هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (عميقة) لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. |
| ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟ | هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية. |
| ما هي بعض المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي؟ | تشمل التحيز في البيانات، الخصوصية، فقدان الوظائف، والمسؤولية في حال وقوع أخطاء. |
| ما هي الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي؟ | زيادة الكفاءة، تحسين اتخاذ القرار، أتمتة المهام المتكررة، واكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات. |
| كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟ | في تشخيص الأمراض، اكتشاف الأدوية، تحليل الصور الطبية، والرعاية الشخصية للمرضى. |
| كيف ترى مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ | من المتوقع أن يستمر في التطور بوتيرة سريعة، مما يؤثر على جميع جوانب الحياة البشرية، من الصناعة إلى التعليم والترفيه. |
و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
توسعه وبسایت هوشمند: راهکاری حرفه‌ای برای جذب مشتری با تمرکز بر استفاده از داده‌های واقعی.
رپورتاژ هوشمند: ابزاری مؤثر جهت افزایش نرخ کلیک به کمک تحلیل هوشمند داده‌ها.
کمپین تبلیغاتی هوشمند: افزایش نرخ کلیک را با کمک هدف‌گذاری دقیق مخاطب متحول کنید.
سوشال مدیا هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای برندسازی دیجیتال با استفاده از بهینه‌سازی صفحات کلیدی.
بازاریابی مستقیم هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای بهبود رتبه سئو توسط بهینه‌سازی صفحات کلیدی.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی
منابع
هوش مصنوعی و تاثیر آن بر زندگی بشر – بی‌بی‌سی
,چگونگی هوش مصنوعی را در دنیای ورزش انتظار داشت؟ – ایسنا
,هوش مصنوعی در سایه معماری و رفاه عملکردهای می کند- ایرنا
,هوش مصنوعی باعث تحول در صنایع بنایی می شود – مهر
آیا به دنبال جهشی بزرگ در کسب‌وکار آنلاین خود هستید؟ ? آژانس دیجیتال مارکتینگ رساوب آفرین با ارائه خدمات تخصصی از جمله طراحی سایت وردپرس، سئو و تبلیغات دیجیتال، راهکارهایی هوشمندانه برای رشد و دیده شدن شما در فضای آنلاین ارائه می‌دهد. با ما، آینده دیجیتالی کسب‌وکار شما روشن‌تر است.
📍 تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6
