ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي أهميته؟
#الذكاء_الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى تصميم وبناء آلات وأنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم، الاستدلال، حل المشكلات، فهم اللغة الطبيعية، التعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات.
تزداد أهمية الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم نظرًا لقدرته على أتمتة العمليات، وزيادة الإنتاجية، وتحسين الدقة والسرعة، وتقديم حلول مبتكرة في مختلف المجالات.
بشكل عام، يسعى الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الآلات من العمل بذكاء من خلال محاكاة العمليات المعرفية البشرية، وبالتالي تحسين حياة البشر.
يمكنك الحصول على مزيد من المعلومات في هذا المجال على ويكيبيديا.
يلعب الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) دورًا رئيسيًا كمحرك دافع في مختلف الصناعات، من الرعاية الصحية إلى التمويل والنقل.
مع قدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات، يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانية التنبؤ بدقة أكبر، واتخاذ قرارات أكثر استنارة، وتقديم حلول مخصصة.
لا تساعد هذه التكنولوجيا في تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف فحسب، بل تخلق أيضًا فرصًا جديدة للابتكار والتطوير في الأعمال التجارية.
في الواقع، يُمكّن الذكاء الاصطناعي، كأداة قوية، المؤسسات من مواجهة التحديات المعقدة والاستفادة من المزايا التنافسية.
هل تصميم موقع التجارة الإلكترونية الحالي الخاص بك لا يحقق المبيعات المتوقعة؟
رساوب متخصص في تصميم مواقع التجارة الإلكترونية الاحترافية!
✅ موقع جذاب وسهل الاستخدام بهدف زيادة المبيعات
✅ سرعة وأمان عاليان لتجربة تسوق مثالية⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم متجر إلكتروني مع رساوب!
أنواع الذكاء الاصطناعي تصنيفاته وتطبيقاته
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة بناءً على قدراته ووظائفه.
من حيث القدرة، يوجد نوعان رئيسيان: #الذكاء_الاصطناعي_الضعيف والذكاء الاصطناعي_القوي.
يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) إلى الأنظمة المصممة لأداء مهمة محددة وتتخصص في هذا المجال.
على سبيل المثال، يندرج نظام التعرف على الوجوه أو محرك البحث ضمن هذه الفئة.
يشير الذكاء الاصطناعي القوي (General AI) إلى الأنظمة القادرة على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها، وتمتلك وعيًا وذكاءً.
لا يزال هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في مراحل التطوير ولم يتحقق بشكل كامل بعد.
من حيث الأداء، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات رئيسية: الأنظمة التفاعلية (Reactive Machines)، الأنظمة ذات الذاكرة المحدودة (Limited Memory)، أنظمة نظرية العقل (Theory of Mind)، والأنظمة الواعية بذاتها (Self-Aware).
الأنظمة التفاعلية هي أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي وتستجيب فقط بناءً على المدخلات الحالية.
يمكن للأنظمة ذات الذاكرة المحدودة استخدام التجارب السابقة لاتخاذ القرارات.
أنظمة نظرية العقل قادرة على فهم سلوك الآخرين والتنبؤ به، والأنظمة الواعية بذاتها لديها وعي وشعور.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة ومتنوعة للغاية، وتشمل مجالات مثل الرعاية الصحية، التمويل، التعليم، النقل، التصنيع، التسويق، وغيرها.
التعلم الآلي ودوره في تطوير الذكاء الاصطناعي
#التعلم_الآلي (Machine Learning) هو فرع فرعي من الذكاء الاصطناعي يُمكّن الآلات من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في الواقع، يُمكّن التعلم الآلي الآلات من تحديد الأنماط من خلال تحليل البيانات، وتحسين تنبؤاتها أو قراراتها بناءً على تلك الأنماط.
يمكن تقسيم التعلم الآلي إلى ثلاث فئات رئيسية: التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)، التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)، والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات مُصنّفة، والهدف هو تعلم دالة يمكنها ربط المدخلات بالمخرجات الصحيحة.
في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات غير مُصنّفة، والهدف هو اكتشاف الأنماط والهياكل المخفية في البيانات.
في التعلم المعزز، تتعلم الآلة من خلال التفاعل مع بيئة ما كيفية اتخاذ إجراءات تزيد من المكافأة.
يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا للغاية في تطوير الذكاء الاصطناعي ويمكّن الآلات من أداء المهام المعقدة تلقائيًا وتحسين أدائها بمرور الوقت.
يمكنك الحصول على مزيد من المعلومات حول التعلم الآلي من هذا الرابط.
في الجدول التالي، تم إدراج بعض خوارزميات التعلم الآلي وتطبيقاتها:
| الخوارزمية | التطبيق |
|---|---|
| الانحدار الخطي | التنبؤ بأسعار المساكن |
| شجرة القرار | تشخيص الأمراض |
| آلة المتجهات الداعمة | التعرف على الصور |
| الشبكات العصبية | معالجة اللغة الطبيعية |
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات واسعة ومتنوعة للغاية.
في #الرعاية_الصحية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض، وتطوير الأدوية، وتقديم رعاية شخصية.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض بدقة أكبر.
في الشؤون المالية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال، وإدارة المخاطر، وتقديم خدمات استشارية مالية.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط غير الطبيعية في المعاملات المالية ومنع حدوث الاحتيال.
في التعليم، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم تعليم مخصص، وتقييم أداء الطلاب، وأتمتة المهام الإدارية.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تكييف المحتوى التعليمي بناءً على احتياجات كل طالب.
في النقل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة، وتحسين مسارات النقل، وتحسين السلامة.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي قيادة السيارات بأمان وكفاءة.
في التصنيع، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات، ومراقبة الجودة، والتنبؤ بأعطال المعدات.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التحكم في الروبوتات لأداء المهام المتكررة والخطرة.
في التسويق، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم إعلانات مخصصة، وتحليل سلوك العملاء، وتحسين تجربة العملاء.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تكييف الإعلانات بناءً على اهتمامات واحتياجات كل عميل.
هل تعلم أن الانطباع الأول للعملاء عن شركتك يأتي من موقعك الإلكتروني؟ ارفع قيمة عملك أضعافاً مضاعفة بامتلاك موقع شركي قوي من رساوب!
✅ تصميم مخصص وجذاب يتناسب مع علامتك التجارية
✅ تحسين تجربة المستخدم وزيادة جذب العملاء⚡ احصل على استشارة مجانية!
تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي
على الرغم من الإمكانات العالية للذكاء الاصطناعي، إلا أن هذه التكنولوجيا تواجه أيضًا تحديات وقيودًا.
أحد التحديات الرئيسية هو نقص بيانات التدريب عالية الجودة.
يحتاج #الذكاء_الاصطناعي إلى كميات كبيرة من بيانات التدريب ليتعلم ويحسن أداءه، ولكن جمع هذه البيانات وتصنيفها يمكن أن يكون مستهلكًا للوقت ومكلفًا.
التحدي الآخر هو قضية التحيز في البيانات.
إذا كانت بيانات التدريب متحيزة، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستتعلم التحيز وتتخذ قرارات خاطئة.
تعد قضية الشفافية وقابلية التفسير أيضًا من بين تحديات الذكاء الاصطناعي.
في بعض الحالات، تكون قرارات أنظمة الذكاء الاصطناعي غير قابلة للتفسير، ويصعب فهم سبب اتخاذ قرار معين.
يمكن أن تقلل هذه المشكلة من الثقة في الذكاء الاصطناعي وتحد من استخدامه في بعض المجالات.
بالإضافة إلى ذلك، تعد القضايا الأخلاقية والاجتماعية من التحديات المهمة للذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، يمكن أن يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في الأسلحة الذاتية والمراقبة الجماعية مخاوف جدية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي استبدال القوى العاملة البشرية بأنظمة الذكاء الاصطناعي إلى البطالة وعدم المساواة الاجتماعية.
لذلك، من الضروري الاهتمام بهذه التحديات والقيود في تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي، وتقديم حلول مناسبة لها.
مستقبل الذكاء الاصطناعي: التطورات والاحتمالات
مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق ومليء بالاحتمالات.
مع التطورات المتسارعة في مجالات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا بشكل متزايد على أداء المهام المعقدة وحل المشكلات الصعبة.
في المستقبل، يمكننا أن نتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي تحولات أساسية في مختلف المجالات مثل الرعاية الصحية، التعليم، النقل، والتصنيع.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض، وتقديم تعليم مخصص للطلاب، وقيادة السيارات ذاتيًا، وتحسين عمليات الإنتاج.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ #الذكاء_الاصطناعي أن يلعب دورًا مهمًا في حل التحديات العالمية مثل تغير المناخ، الفقر، والأمراض.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤ بأنماط الطقس، وتخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة، وتطوير أدوية جديدة.
ومع ذلك، من الضروري الانتباه إلى القضايا الأخلاقية والاجتماعية في تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي، والتأكد من استخدام هذه التكنولوجيا لصالح جميع البشر.
للمزيد من المعلومات، يرجى زيارة هذا الرابط.
الذكاء الاصطناعي في إيران: الوضع والإمكانيات
في إيران أيضًا، ازداد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، وقد بذلت جهود لتطوير هذه التكنولوجيا في مختلف المجالات.
تنشط العديد من الجامعات والمراكز البحثية في إيران في مجال الذكاء الاصطناعي وتجري أبحاثًا متنوعة في هذا الصدد.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل العديد من الشركات الناشئة في إيران في مجال الذكاء الاصطناعي وتقدم حلولاً مبتكرة في مجالات مختلفة.
ومع ذلك، يواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في إيران أيضًا تحديات.
أحد التحديات الرئيسية هو نقص الموارد المالية والبنية التحتية اللازمة.
كما أن نقص القوى العاملة المتخصصة والخبراء ذوي الخبرة هو أيضًا من التحديات المهمة.
على الرغم من ذلك، تتمتع إيران بإمكانيات عالية في مجال الذكاء الاصطناعي.
يُعد وجود قوى عاملة شابة ومتعلمة، وتوفر كميات كبيرة من البيانات، والاحتياجات المتنوعة للبلاد، من العوامل التي يمكن أن تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي في إيران.
من خلال الاستثمار المناسب والاهتمام بالتحديات القائمة، يمكن لإيران تحقيق تقدم كبير في مجال الذكاء الاصطناعي والاستفادة من مزايا هذه التكنولوجيا في مختلف المجالات.
فيما يلي جدول افتراضي للشركات النشطة في مجال الذكاء الاصطناعي في إيران:
| اسم الشركة | مجال النشاط |
|---|---|
| الشركة أ | رؤية الحاسوب |
| الشركة ب | معالجة اللغة الطبيعية |
| الشركة ج | التعلم الآلي |
المهارات المطلوبة لدخول عالم الذكاء الاصطناعي
يتطلب دخول عالم الذكاء الاصطناعي اكتساب مهارات مختلفة.
إحدى المهارات الأساسية هي معرفة البرمجة.
إتقان لغات البرمجة مثل بايثون، R، وجافا ضروري.
يُستخدم #بايثون على نطاق واسع في مجال الذكاء الاصطناعي نظرًا لبساطته وتوفر العديد من المكتبات.
المهارة الأخرى هي معرفة الرياضيات والإحصاء.
فهم المفاهيم الجبرية، وحساب التفاضل والتكامل، والاحتمالات، والإحصاء ضروري لفهم وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي.
المهارة التالية هي معرفة التعلم الآلي.
التعرف على خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، بالإضافة إلى القدرة على اختيار وتطبيق الخوارزمية المناسبة لمشكلة معينة، أمر ضروري.
بالإضافة إلى ذلك، مهارات حل المشكلات، التفكير النقدي، والعمل الجماعي ضرورية للنجاح في عالم الذكاء الاصطناعي.
كما أن الإلمام بأدوات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow، PyTorch، و scikit-learn يمكن أن يكون مفيدًا.
باكتساب هذه المهارات، يمكن للمرء أن يعمل كمتخصص في الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات ويساهم في تطوير هذه التكنولوجيا.
هل أنت قلق بشأن معدل التحويل المنخفض لموقعك التجاري ولا تحقق المبيعات المرجوة؟
رساوب هو حلك المتخصص لامتلاك موقع تجاري ناجح.
✅ زيادة ملحوظة في معدل التحويل والمبيعات
✅ تصميم احترافي وسهل الاستخدام لكسب رضا العملاء⚡ هل أنت مستعد لتحقيق تحول في مبيعاتك عبر الإنترنت؟ احصل على استشارة مجانية!
مصادر تعلم الذكاء الاصطناعي: عبر الإنترنت وغير متصل
تنقسم مصادر تعلم #الذكاء_الاصطناعي إلى فئتين: عبر الإنترنت وغير متصلة بالإنترنت.
تشمل المصادر عبر الإنترنت الدورات التعليمية عبر الإنترنت، ومقاطع الفيديو التعليمية، والمقالات العلمية، والمدونات.
يمكن للدورات التعليمية عبر الإنترنت مثل دورات Coursera و edX و Udacity تقديم تعليم شامل ومنظم في مجال الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تكون مقاطع الفيديو التعليمية على YouTube و Vimeo مفيدة أيضًا لتعلم مفاهيم محددة وتنفيذ المشاريع.
يمكن للمقالات العلمية في قواعد البيانات مثل IEEE Xplore و ACM Digital Library تقديم معلومات دقيقة وحديثة حول أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.
يمكن للمدونات والمواقع المتخصصة أيضًا تقديم مقالات تعليمية وأخبار ونصائح مفيدة حول الذكاء الاصطناعي.
تشمل المصادر غير المتصلة بالإنترنت الكتب، والمؤتمرات، وورش العمل التدريبية.
يمكن للكتب الدراسية والمراجع توفير أساس قوي لتعلم الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يوفر حضور المؤتمرات وورش العمل فرصًا للتعلم من الخبراء والتواصل مع المهتمين الآخرين بالذكاء الاصطناعي.
باستخدام هذه المصادر، يمكن اكتساب المعرفة والمهارات اللازمة لدخول عالم الذكاء الاصطناعي والمساهمة في تطوير هذه التكنولوجيا.
توجد هنا قائمة بالمصادر المفيدة.
تأثيرات الذكاء الاصطناعي على الوظائف ومستقبل العمل
سيكون للذكاء الاصطناعي تأثيرات عميقة على الوظائف ومستقبل العمل.
فمن ناحية، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى أتمتة بعض المهام والعمليات، وبالتالي إلغاء بعض الوظائف.
على سبيل المثال، الوظائف التي تتضمن مهامًا متكررة وروتينية تكون أكثر عرضة للاستبدال بأنظمة الذكاء الاصطناعي.
ومن ناحية أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلق وظائف جديدة.
على سبيل المثال، ستزداد الحاجة إلى الوظائف التي تتضمن تطوير وتنفيذ وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في تحسين الإنتاجية والكفاءة في العديد من الوظائف، وبالتالي خلق فرص جديدة للنمو والتطوير المهني.
لذلك، للتكيف مع التغييرات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن يكتسب الأفراد مهارات جديدة ويعدوا أنفسهم لوظائف المستقبل.
ستصبح المهارات التحليلية، وحل المشكلات، والتفكير النقدي، والمهارات الشخصية أكثر أهمية في مستقبل العمل.
كما أن التعلم المستمر والتكيف مع التقنيات الجديدة ضروريان للنجاح في سوق العمل المستقبلي.
بالاستعداد المناسب، يمكن الاستفادة من الفرص الناتجة عن الذكاء الاصطناعي وتجنب آثاره السلبية.
الأسئلة المتكررة
| السؤال | الإجابة |
|---|---|
| 1. ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ | هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى إنشاء آلات قادرة على محاكاة الذكاء البشري وأداء مهام تتطلب تفكيرًا بشريًا، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات. |
| 2. ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي الرئيسية؟ | يمكن تصنيفها إلى ذكاء اصطناعي ضعيف (Narrow AI) يركز على مهمة محددة، وذكاء اصطناعي عام (General AI) يمتلك قدرات بشرية شاملة، وذكاء اصطناعي فائق (Super AI) يتجاوز الذكاء البشري. |
| 3. اذكر بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة في حياتنا اليومية. | تشمل المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية (مثل نتفليكس وأمازون)، السيارات ذاتية القيادة، أنظمة التعرف على الوجه، وفلاتر البريد العشوائي. |
| 4. ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning)؟ | الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع لإنشاء آلات ذكية، بينما التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة. |
| 5. ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟ | هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات (الشبكات العصبية العميقة) لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط المعقدة، ويُستخدم في التعرف على الصور والكلام. |
| 6. ما هي أبرز فوائد الذكاء الاصطناعي؟ | تحسين الكفاءة والإنتاجية، أتمتة المهام المتكررة، اتخاذ قرارات أفضل بناءً على تحليل البيانات الضخمة، وتطوير حلول لمشكلات معقدة في مجالات مثل الطب والعلوم. |
| 7. ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي؟ | تشمل الحاجة إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة، قضايا الخصوصية والأمن، التحيز في البيانات والخوارزميات، وتكاليف التطوير والصيانة المرتفعة. |
| 8. هل يثير الذكاء الاصطناعي مخاوف أخلاقية أو اجتماعية؟ | نعم، يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية، التحيز الخوارزمي، فقدان الوظائف بسبب الأتمتة، والمسؤولية عن الأخطاء التي ترتكبها الأنظمة الذكية، والحاجة إلى إطار تنظيمي. |
| 9. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على مستقبل سوق العمل؟ | يمكن أن يؤدي إلى أتمتة بعض الوظائف الروتينية، ولكنه أيضًا سيخلق وظائف جديدة تتطلب مهارات متقدمة في تطوير وتشغيل وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي. |
| 10. ما هي بعض التقنيات الحديثة أو الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي؟ | تتضمن معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المتقدمة (مثل نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT)، الرؤية الحاسوبية، والروبوتات، والذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI). |
وخدمات أخرى لوكالة رسا وب الإعلانية في مجال الدعاية
- بناء الروابط الذكي: خدمة حصرية لزيادة تفاعل المستخدمين بناءً على تحسين الصفحات الرئيسية.
- الحملة الإعلانية الذكية: أداة فعالة لتفاعل المستخدمين بمساعدة تحسين الصفحات الرئيسية.
- وسائل التواصل الاجتماعي الذكية: غير تحليل سلوك العملاء بمساعدة تخصيص تجربة المستخدم.
- الحملة الإعلانية الذكية: خدمة جديدة لزيادة تحليل سلوك العملاء من خلال استهداف دقيق للجمهور.
- تطوير المواقع الذكي: غير زيادة المبيعات بمساعدة تخصيص تجربة المستخدم.
والمزيد من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلانات عبر الإنترنت، والاستشارات الإعلانية، والحلول التنظيمية
الإعلانات عبر الإنترنت | استراتيجية الإعلان | مقالات إعلانية
المصادر
ديجياتو – الذكاء الاصطناعيإيرنا – تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليوميةإيسنا – مستقبل الذكاء الاصطناعي والتحدياتزوميت – ما هو الذكاء الاصطناعي؟
؟ لكي يتألق عملك في العالم الرقمي وتخطو خطوة واثقة نحو المستقبل، فإن وكالة التسويق الرقمي رساوب آفرين، بحلولها الشاملة، من تصميم المواقع الآمنة والجذابة إلى تحسين محركات البحث وتسويق المحتوى، تقف إلى جانبك. معنا، اختبر حضورًا رقميًا قويًا ومؤثرًا.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجانب البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين رقم 6
