ما هو الذكاء الاصطناعي ولماذا هو مهم؟

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يتعامل مع بناء آلات يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم وحل المشكلات والتعرف على الأنماط وفهم اللغة الطبيعية واتخاذ القرارات.
تتزايد أهمية #الذكاء_الاصطناعي في عالم اليوم نظرًا لقدرته على أتمتة العمليات وزيادة الكفاءة وتقديم حلول مبتكرة لمختلف المشكلات.

في الواقع، يمكن للذكاء الاصطناعي من خلال تحليل البيانات الكبيرة والمعقدة تحديد الأنماط التي تظل مخفية عن رؤية الإنسان.
تساعد هذه القدرة الشركات والمؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل وتقديم خدمات أفضل وفي النهاية تحسين أدائها.
على سبيل المثال، في مجال الطب، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض بسرعة ودقة أكبر.
في الصناعة التحويلية، يمكن أن يؤدي إلى تحسين عمليات الإنتاج وخفض التكاليف.
وفي القطاع المالي، يمكن أن يساعد في تحديد الاحتيال وإدارة المخاطر.

باختصار، الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية متقدمة، ولكنه أداة قوية لحل المشكلات وتحسين حياة الإنسان.
مع التقدم المتزايد لهذه التكنولوجيا، من المتوقع أن يتعزز دورها في حياتنا وأن تحدث تحولات كبيرة في مختلف الصناعات.
لذلك، فإن فهم مفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي أمر ضروري لكل شخص يفكر في مستقبل أكثر إشراقًا وكفاءة.
يمكنك قراءة المزيد من المعلومات على ويكيبيديا.

هل سئمت من فقدان العملاء بسبب تصميم موقع الويب التجاري الضعيف؟ مع رساوب، حل هذه المشكلة إلى الأبد!

✅ زيادة المبيعات ومعدل تحويل الزوار إلى عملاء
✅ تجربة مستخدم سلسة وجذابة لعملائك

⚡ احصل على استشارة مجانية

الأنواع الرئيسية للذكاء الاصطناعي

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة، بما في ذلك:

• الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI): تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة معينة، وهو يعمل بشكل جيد للغاية في نفس المجال.
  تتضمن أمثلة ذلك أنظمة التعرف على الوجه، وأنظمة التوصية بالمنتجات عبر الإنترنت، والسيارات ذاتية القيادة.
• الذكاء الاصطناعي العام (General AI): هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على فعل أي شيء يمكن للإنسان القيام به.
  حاليًا، لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في مراحل التطوير ولم يتحقق بالكامل بعد.
• الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI): يتجاوز هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري ولديه القدرة على حل المشكلات وأداء المهام التي يعجز البشر عن القيام بها.
  لا يزال الذكاء الاصطناعي الفائق مفهومًا نظريًا وليس له وجود خارجي.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على كيفية التعلم:

• التعلم الآلي (Machine Learning): في هذه الطريقة، تتعلم الآلات باستخدام البيانات وتحسن أدائها دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
• التعلم العميق (Deep Learning): هذه الطريقة هي مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية عميقة لتعلم الأنماط والميزات من البيانات.
• التعلم المعزز (Reinforcement Learning): في هذه الطريقة، تتعلم الآلات كيفية اتخاذ أفضل القرارات من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي ردود الفعل.

لكل نوع من أنواع #الذكاء_الاصطناعي هذه تطبيقاته الخاصة ويستخدم في مجالات مختلفة.
يساعدنا فهم هذه التصنيفات على فهم أفضل لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي وما هي إمكاناته.

التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

للذكاء الاصطناعي تطبيقات واسعة النطاق في مختلف الصناعات، بعضها:

• الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض، وتطوير أدوية جديدة، وتقديم رعاية شخصية.
• المالية: اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات الاستشارية المالية.
• التصنيع: تحسين عمليات الإنتاج ومراقبة الجودة والتنبؤ بأعطال المعدات.
• النقل: السيارات ذاتية القيادة وتحسين المسارات وإدارة حركة المرور.
• البيع بالتجزئة: توصيات المنتج وإدارة المخزون وتقديم خدمة العملاء.
• التعليم: تقديم تعليم مخصص، وتقييم الطلاب، وأتمتة العمليات الإدارية.

هذه التطبيقات هي مجرد أمثلة لإمكانات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
مع التقدم المتزايد لهذه التكنولوجيا، من المتوقع أن تتوسع تطبيقاتها وتحدث تحولات كبيرة في طريقة إنجاز الأمور.
على سبيل المثال، في مجال التسويق، يمكن أن يساعد #الذكاء_الاصطناعي الشركات على تصميم حملات إعلانية أكثر فعالية واستهداف عملائها بشكل أفضل.
في مجال الموارد البشرية، يمكن أن يساعد في تحديد واستقطاب أفضل المواهب وتحسين عمليات التوظيف.
في النهاية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات على تحسين أدائها وخفض التكاليف والعمل بنجاح أكبر في السوق التنافسية اليوم.

يمكنك رؤية أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في شركات مختلفة في الجدول أدناه

الشركة	تطبيق الذكاء الاصطناعي
Google	البحث الذكي، ترجمة اللغة
Amazon	توصيات المنتج، إدارة المستودعات
Netflix	توصيات الأفلام والمسلسلات

التعلم الآلي ودوره في الذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي هو أحد أهم فروع #الذكاء_الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
في الواقع، يتيح التعلم الآلي للآلات التعرف على الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات واستخدام هذه المعلومات للتنبؤ واتخاذ القرارات وحل المشكلات.

تنقسم خوارزميات التعلم الآلي إلى فئتين رئيسيتين:

• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): في هذه الطريقة، تتعلم الآلة باستخدام البيانات المصنفة.
  وهذا يعني أن البيانات تتضمن المدخلات والمخرجات المتوقعة.
  تحاول الآلة تعلم دالة يمكنها تعيين المدخلات إلى المخرجات الصحيحة.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): في هذه الطريقة، تتعلم الآلة باستخدام البيانات غير المصنفة.
  وهذا يعني أن البيانات تتضمن فقط المدخلات ولا توجد مخرجات متوقعة.
  تحاول الآلة تحديد الأنماط والهياكل الموجودة في البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، هناك طرق أخرى للتعلم الآلي، مثل التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-supervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
لكل طريقة من هذه الطرق تطبيقاتها الخاصة وتستخدم في مجالات مختلفة.
على سبيل المثال، يمكن استخدام التعلم الخاضع للإشراف للكشف عن رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها، والتنبؤ بأسعار الأسهم وتشخيص الأمراض.
يمكن استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف لتصنيف العملاء والكشف عن الاحتيال وتقليل أبعاد البيانات.
في النهاية، يعد التعلم الآلي أداة قوية تسمح لنا باستخدام البيانات لحل المشكلات وتحسين الحياة.

هل أنت منزعج من خسارة العملاء الذين زاروا موقعك للشراء؟

رساوب هو الحل المتخصص لك لامتلاك متجر ناجح عبر الإنترنت.

✅ زيادة كبيرة في مبيعاتك عبر الإنترنت
✅ بناء الثقة والعلامة التجارية الاحترافية مع العملاء

⚡ احصل على استشارة مجانية من خبراء رساوب!

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من كل إمكانات #الذكاء_الاصطناعي، تواجه هذه التكنولوجيا أيضًا تحديات وقيود:

• الحاجة إلى بيانات كبيرة: تحتاج خوارزميات التعلم الآلي إلى كمية كبيرة من البيانات للتعلم والأداء بشكل صحيح.
  يمكن أن يكون جمع هذه البيانات ومعالجتها مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
• المشاكل الأخلاقية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض غير أخلاقية، مثل التمييز وانتهاك الخصوصية ونشر الأخبار المزيفة.
• المشاكل الأمنية: يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضة للهجمات الإلكترونية وتعريض المعلومات الحساسة للخطر.
• نقص الخبرة: يتطلب تطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي خبرة ومعرفة فنية عالية، وهي حاليًا غير كافية.
• التأثير على التوظيف: يمكن أن تؤدي أتمتة العمليات باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف وزيادة البطالة.

للتغلب على هذه التحديات والقيود، من الضروري:

• وضع قوانين ولوائح مناسبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
• توسيع التعليم والتدريب في مجال الذكاء الاصطناعي.
• إجراء المزيد من البحوث في مجال أخلاقيات وأمن الذكاء الاصطناعي.
• الاهتمام بتأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف وتقديم حلول للحد من آثاره السلبية.

في النهاية، الذكاء الاصطناعي هو تقنية قوية يمكن أن تساعد في تحسين حياة الإنسان، ولكن يجب أن يكون استخدامه مصحوبًا بالحذر والمسؤولية.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على حياتنا

مستقبل #الذكاء_الاصطناعي مشرق ومليء بالإمكانات.
من المتوقع أن تتغلغل هذه التكنولوجيا بشكل متزايد في حياتنا في السنوات القادمة وتحدث تحولات كبيرة في مختلف الصناعات.
بعض التوقعات حول مستقبل الذكاء الاصطناعي هي:

• توسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي: سيجد الذكاء الاصطناعي المزيد من التطبيقات في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والنقل والتصنيع.
• تطوير الذكاء الاصطناعي العام: يحاول العلماء تطوير الذكاء الاصطناعي العام، الذي لديه القدرة على فعل أي شيء يمكن للإنسان القيام به.
• زيادة التفاعل بين الإنسان والآلة: سيتفاعل البشر والآلات ويتعاونون مع بعضهم البعض بشكل متزايد.
• مزيد من أتمتة العمليات: سيتم أتمتة المزيد من العمليات باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة وخفض التكاليف.

سيكون تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا واسع النطاق.
يمكن أن تساعد هذه التكنولوجيا في حل المشكلات المعقدة وتحسين نوعية الحياة وخلق فرص جديدة.
ومع ذلك، من الضروري الاهتمام بتحديات وقيود الذكاء الاصطناعي وتقديم حلول للتغلب عليها.
في النهاية، يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على كيفية استخدامه.
إذا استخدمنا هذه التكنولوجيا بشكل صحيح، فيمكن أن تصبح أداة قوية لتحسين حياة الإنسان.

الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني

الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا مهمًا في تحسين الأمن السيبراني.
مع زيادة التهديدات السيبرانية المعقدة والهجمات الإلكترونية المتقدمة، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد هذه التهديدات والتصدي لها ضروريًا.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني في المجالات التالية:

• تحديد التهديدات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط المشبوهة في بيانات حركة مرور الشبكة وإرسال التنبيهات اللازمة إلى مديري الشبكة.
• منع الهجمات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد نقاط الضعف في الأنظمة والشبكات واقتراح الإجراءات اللازمة لإصلاحها.
• الاستجابة للحوادث: يمكن للذكاء الاصطناعي الاستجابة تلقائيًا للهجمات الإلكترونية ومنع انتشارها.

في الواقع، يمكن للذكاء الاصطناعي من خلال تحليل البيانات الكبيرة والمعقدة تحديد الأنماط التي تظل مخفية عن رؤية الإنسان.
تساعد هذه القدرة الشركات والمؤسسات على تحسين أمنها السيبراني وحماية نفسها من التهديدات السيبرانية.
على سبيل المثال، في مجال الكشف عن التسلل، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الهجمات الإلكترونية المتقدمة.
في مجال إدارة المخاطر، يمكن أن يساعد في تقييم المخاطر السيبرانية والحد منها.
وفي قسم الاستجابة للحوادث، يمكن أن يساعد في سرعة وكفاءة الاستجابة للهجمات الإلكترونية.

تطبيق الذكاء الاصطناعي	وصف
الكشف عن التسلل	تحديد الهجمات الإلكترونية المتقدمة
إدارة المخاطر	تقييم المخاطر السيبرانية والحد منها
الاستجابة للحوادث	السرعة والكفاءة في الاستجابة للهجمات الإلكترونية

مع التقدم المتزايد لهذه التكنولوجيا، من المتوقع أن يتعزز دورها في الأمن السيبراني وأن تحدث تحولات كبيرة في طريقة التعامل مع التهديدات السيبرانية.
لذلك، فإن فهم مفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني أمر ضروري لكل شخص يهتم بأمن بياناته وأنظمته.

الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)

معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي التي تمكن الآلات من فهم ومعالجة اللغة البشرية.
تتمتع NLP بتطبيقات واسعة النطاق، بما في ذلك:

• ترجمة اللغة: ترجمة آلية للنص من لغة إلى أخرى.
• تحليل المشاعر: الكشف عن المشاعر الموجودة في النص، مثل الإيجابية أو السلبية أو المحايدة.
• برامج الدردشة: إنشاء أنظمة محادثة آلية يمكنها الإجابة على أسئلة المستخدمين.
• تلخيص النص: إنتاج ملخصات قصيرة ومفيدة من النصوص الطويلة.
• التعرف على الكلام: تحويل الكلام إلى نص.

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية، تحاول NLP فهم بنية ومعنى اللغة البشرية.
تمكن هذه التقنية الآلات من التواصل مع البشر بطريقة أكثر طبيعية وكفاءة.
على سبيل المثال، في مجال خدمة العملاء، يمكن أن تساعد NLP في إنشاء برامج دردشة يمكنها الإجابة على أسئلة العملاء تلقائيًا وحل مشاكلهم.
في مجال التسويق، يمكن أن تساعد في تحليل آراء العملاء على شبكات التواصل الاجتماعي وتقديم معلومات مفيدة حول المنتجات والخدمات.
في النهاية، تعد NLP أداة قوية تسمح لنا باستخدام اللغة البشرية لحل المشكلات وتحسين الحياة.

هل موقع شركتك على الويب احترافي وموثوق به كما ينبغي؟ مع تصميم مواقع الشركات المتخصصة من قبل رساوب، قم بإنشاء حضور عبر الإنترنت يعكس مصداقيتك ويجذب المزيد من العملاء.
✅ بناء صورة قوية ومهنية لعلامتك التجارية
✅ تحويل الزوار إلى عملاء حقيقيين
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!

الذكاء الاصطناعي والروبوتات

الذكاء الاصطناعي والروبوتات هما تقنيتان متكاملتان يمكن من خلال الجمع بينهما بناء روبوتات قادرة على أداء مهام معقدة وذكية.
تتعامل الروبوتات مع تصميم وبناء وتشغيل الروبوتات، بينما يتيح الذكاء الاصطناعي للآلات التعلم والاستدلال واتخاذ القرارات.

يؤدي الجمع بين هاتين التقنيتين إلى إنشاء روبوتات يمكنها:

• العمل في بيئات خطرة: يمكن للروبوتات العمل في البيئات الخطرة على البشر، مثل المناجم ومحطات الطاقة النووية والمناطق الحربية.
• أداء المهام المتكررة والمملة: يمكن للروبوتات أداء المهام المتكررة والمملة للبشر، مثل تغليف المنتجات وتجميع الأجزاء والتنظيف.
• تقديم خدمات أفضل: يمكن للروبوتات تقديم خدمات أفضل للعملاء في المستشفيات والفنادق والمطاعم.

في الواقع، يمكن للروبوتات المجهزة بالذكاء الاصطناعي فهم البيئة المحيطة بها باستخدام أجهزة الاستشعار الخاصة بها، واتخاذ القرارات المناسبة والعمل تلقائيًا.
تتيح لهم هذه القدرة لعب دور مهم في مجالات مختلفة مثل التصنيع والرعاية الصحية والخدمات.
على سبيل المثال، في مجال التصنيع، يمكن للروبوتات المساعدة في تحسين عمليات الإنتاج وخفض التكاليف.
في مجال الرعاية الصحية، يمكنهم مساعدة الجراحين في إجراء العمليات الجراحية المعقدة.
وفي قسم الخدمات، يمكنهم المساعدة في تقديم الخدمات للعملاء على مدار 24 ساعة في اليوم.

تدريس وتعلم الذكاء الاصطناعي

من أجل الاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن يحصل الأفراد على تدريب في مجال هذه التكنولوجيا واكتساب المهارات اللازمة.
يمكن أن يتم تدريس وتعلم الذكاء الاصطناعي رسميًا (في الجامعات والمعاهد التعليمية) أو بشكل غير رسمي (من خلال الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات).

بعض المهارات الأساسية المطلوبة للعمل في مجال الذكاء الاصطناعي هي:

• البرمجة: إتقان لغات البرمجة مثل بايثون و R.
• الرياضيات: فهم المفاهيم الرياضية مثل الجبر الخطي والتفاضل والتكامل والإحصاء.
• التعلم الآلي: الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي وكيفية استخدامها.
• معالجة اللغات الطبيعية: الإلمام بتقنيات معالجة اللغات الطبيعية وكيفية استخدامها.
• تحليل البيانات: القدرة على تحليل البيانات واستخراج المعلومات المفيدة منها.

بالإضافة إلى ذلك، من الضروري أن يتمتع الأفراد في مجال الذكاء الاصطناعي بالتفكير النقدي والإبداع والقدرة على حل المشكلات.
تساعدهم هذه المهارات على حل المشكلات المعقدة وتقديم حلول مبتكرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
في النهاية، يعد تدريس وتعلم الذكاء الاصطناعي استثمارًا قيمًا يمكن أن يساعد الأفراد على النجاح في سوق العمل التنافسي اليوم ولعب دور مهم في تطوير هذه التكنولوجيا.

أسئلة مكررة

السؤال	الإجابة
ما هو تعريف هوش مصنوعی (الذكاء الاصطناعي)؟	هو مجال في علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء آلات ذكية يمكنها التفكير، التعلم، حل المشكلات، واتخاذ القرارات مثل البشر.
اذكر بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.	تشمل السيارات ذاتية القيادة، المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية (مثل نتفليكس وأمازون)، التعرف على الوجه، والتشخيص الطبي.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) والذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟	الذكاء الاصطناعي الضيق متخصص في مهمة واحدة ومحددة، بينما الذكاء الاصطناعي العام يمتلك قدرة فكرية بشرية على أداء أي مهمة معرفية.
ما هو التعلم الآلي (Machine Learning) وعلاقته بالذكاء الاصطناعي؟	التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات تسمح للأنظمة بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)؟	هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري، وتستخدم في التعلم العميق لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط المعقدة.
اذكر بعض التحديات الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.	تشمل قضايا الخصوصية، التحيز في البيانات والخوارزميات، فقدان الوظائف، والمسؤولية في حال وقوع أخطاء أو قرارات غير عادلة.
ما هو معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)؟	هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم، تفسير، وإنشاء اللغة البشرية بطريقة مفيدة وتفاعلية.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على سوق العمل؟	يمكن أن يؤدي إلى أتمتة بعض المهام الروتينية، مما يتطلب إعادة تأهيل العمال وخلق وظائف جديدة في مجالات تصميم، تطوير، وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ما هي الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)؟	هي مجال في الذكاء الاصطناعي يمكن أجهزة الكمبيوتر من “رؤية” وفهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو بنفس الطريقة التي يفعلها البشر، مما يمكنها من التعرف على الأشياء والوجوه.
ما هي أهمية البيانات في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي؟	البيانات هي الوقود الذي يغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في التعلم الآلي. جودة وكمية البيانات تؤثر بشكل كبير على دقة وأداء النماذج وقدرتها على التعلم واتخاذ القرارات الصحيحة.

و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
تحلیل داده هوشمند: خدمتی اختصاصی برای رشد افزایش بازدید سایت بر پایه اتوماسیون بازاریابی.
مارکت پلیس هوشمند: ابزاری مؤثر جهت تعامل کاربران به کمک طراحی رابط کاربری جذاب.
اتوماسیون فروش هوشمند: راهکاری حرفه‌ای برای رشد آنلاین با تمرکز بر هدف‌گذاری دقیق مخاطب.
اتوماسیون فروش هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای افزایش بازدید سایت توسط تحلیل هوشمند داده‌ها.
دیجیتال برندینگ هوشمند: راه‌حلی سریع و کارآمد برای افزایش بازدید سایت با تمرکز بر تحلیل هوشمند داده‌ها.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

مصادر

آینده هوش مصنوعی: راهنمای آنچه در راه است
,روند های هوش مصنوعی گارتنر
,هوش مصنوعی چیست؟ | IBM
,آخرین اخبار و مقالات هوش مصنوعی | MIT News

📍 تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6

✉️ info@idiads.com

📱 09124438174

📱 09390858526

📞 02126406207