ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

#الذكاء_الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم الحاسوب يهتم ببناء آلات قادرة على القيام بمهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم، والاستدلال، وحل المشكلات، وفهم اللغة الطبيعية، والتعرف على الأنماط.
يغطي الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات، بما في ذلك التعلم الآلي، والشبكات العصبية العميقة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية.

يعتمد عمل الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات والنماذج الرياضية التي تمكن الآلات من التعلم من البيانات، وتحديد الأنماط، واتخاذ القرارات.
التعلم الآلي، باعتباره مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، يسمح للآلات بالتحسن من تجاربها دون برمجة صريحة.
الشبكات العصبية، المستوحاة من هيكل الدماغ البشري، هي نماذج معقدة قادرة على تعلم الأنماط المعقدة في البيانات.

تمكن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات من فهم وإنتاج اللغة البشرية.
تستخدم هذه التقنية في تطبيقات مثل الترجمة الآلية، والروبوتات الدردشة، وتحليل المشاعر.
تسمح الرؤية الحاسوبية للآلات بفهم الصور ومقاطع الفيديو والتعرف على الأشياء والوجوه والمشاهد.

الذكاء الاصطناعي في تطور مستمر وتطبيقاته آخذة في التوسع.
من السيارات ذاتية القيادة والتشخيص الطبي إلى خدمة العملاء والتسويق، يغير الذكاء الاصطناعي مختلف الصناعات.
مزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي في ويكيبيديا.

هل أنت محبط بسبب معدل التحويل المنخفض لموقع متجرك الإلكتروني؟ رساوب يحول موقع متجرك الإلكتروني إلى أداة قوية لجذب وتحويل العملاء!

✅ زيادة كبيرة في معدل تحويل الزائر إلى مشتر
✅ تجربة مستخدم لا مثيل لها لزيادة رضا العملاء وولائهم

⚡ احصل على استشارة مجانية من رساوب!

أنواع الذكاء الاصطناعي – من المحدود إلى الشامل

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة بناءً على قدراته وإمكانياته.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا هو تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين: الذكاء الاصطناعي المحدود (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي العام (General AI).
الذكاء الاصطناعي المحدود، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف، مصمم لأداء مهمة معينة ويتفوق في نفس المجال.
تشمل أمثلة الذكاء الاصطناعي المحدود أنظمة التعرف على الوجوه، وفلاتر البريد العشوائي، وأنظمة التوصية بالمنتجات.
هذه الأنظمة فعالة للغاية في مجالها المتخصص، ولكنها لا تستطيع أداء المهام التي لم يتم تدريبها عليها.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

الذكاء الاصطناعي العام، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي، لديه قدرات معرفية مماثلة للإنسان ويمكنه أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في المراحل الأولى من التطوير ولا يوجد نظام ذكاء اصطناعي عام كامل.
هناك العديد من التحديات في طريق تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، بما في ذلك تطوير خوارزميات تعلم أكثر تعقيدًا وجمع بيانات تدريب كافية.

بالإضافة إلى هاتين الفئتين الرئيسيتين، هناك أيضًا الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI) الذي يتفوق على الذكاء البشري ويمكنه الأداء بشكل أفضل من البشر في أي مجال.
الذكاء الاصطناعي الفائق هو مفهوم افتراضي ولا يوجد حاليًا أي نظام بهذه القدرات.
ومع ذلك، فإن التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي جعلت بعض العلماء والباحثين يعتقدون بإمكانية تحقيق الذكاء الاصطناعي الفائق في المستقبل غير البعيد.
مزيد من المعلومات حول أنواع الذكاء الاصطناعي في IBM.

التعلم الآلي – القلب النابض للذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي هو أحد أهم المجموعات الفرعية للذكاء الاصطناعي التي تمكن الآلات من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في الواقع، يسمح التعلم الآلي للآلات بتحديد الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات باستخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية واستخدام هذه الأنماط للتنبؤ أو اتخاذ القرارات.
يستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليل البيانات وأنظمة التوصية بالمنتجات.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات مصنفة، مما يعني أن بيانات التدريب تتضمن مدخلات ومخرجات مرغوبة.
تحاول الآلة تعلم علاقة بين المدخلات والمخرجات واستخدام هذه العلاقة للتنبؤ بالمخرجات للمدخلات الجديدة.

في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات غير مصنفة، مما يعني أن بيانات التدريب تتضمن فقط المدخلات.
تحاول الآلة تحديد الأنماط والهياكل المخفية في البيانات واستخدام هذه الأنماط لتجميع البيانات أو تقليل أبعاد البيانات.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

في التعلم المعزز، يتم تدريب الآلة باستخدام التجربة والخطأ.
توضع الآلة في بيئة تفاعلية وتتلقى مكافآت أو عقوبات عن طريق اتخاذ إجراءات مختلفة.
تحاول الآلة تعلم استراتيجية تحقق أقصى قدر من المكافآت بمرور الوقت.

مزيد من المعلومات حول التعلم الآلي في Google Developers.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

يستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا في مختلف الصناعات وله تأثير كبير على طريقة إنجاز المهام.
في صناعة الرعاية الصحية، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض، وتطوير الأدوية، وتقديم رعاية شخصية، وإدارة المستشفيات.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية والكشف عن التشوهات التي قد يكون من الصعب على الأطباء البشريين اكتشافها.
في الصناعة المالية، يستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال، وإدارة المخاطر، وتقديم خدمة العملاء، وتنفيذ المعاملات الآلية.
على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية ومنع الاحتيال.

في صناعة التصنيع، يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات، ومراقبة الجودة، والتنبؤ بفشل المعدات، وتحسين سلسلة التوريد.
على سبيل المثال، يمكن للروبوتات الذكية أداء المهام المتكررة والخطرة في خطوط الإنتاج.
في صناعة النقل، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة، وتحسين المسارات، وإدارة حركة المرور.
على سبيل المثال، يمكن للسيارات ذاتية القيادة فهم البيئة المحيطة بها والقيادة دون تدخل بشري باستخدام أجهزة الاستشعار وخوارزميات الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى هذه الصناعات، يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في مجالات أخرى مثل التعليم والتسويق والترفيه والأمن.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة التعليم الذكية تكييف المحتوى التعليمي مع الاحتياجات الفردية للطلاب وتقديم تجربة تعليمية أفضل.
مزيد من المعلومات حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في Oracle.

هل أنت منزعج من فقدان العملاء بسبب المظهر القديم أو السرعة المنخفضة لموقع متجرك الإلكتروني؟ فريق رساوب المتخصص يحل هذه المشكلات من خلال تصميم موقع متجر إلكتروني احترافي!
✅ زيادة ثقة العملاء ومصداقية علامتك التجارية
✅ سرعة فائقة وتجربة مستخدم ممتازة
احصل على استشارة مجانية مع رساوب الآن ⚡

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من الإمكانات العالية للذكاء الاصطناعي، تواجه هذه التكنولوجيا أيضًا العديد من التحديات والقيود.
أحد أهم التحديات هو الحاجة إلى بيانات تدريب كبيرة وعالية الجودة.
تتطلب خوارزميات التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات المصنفة للتعلم بفعالية.
قد يكون جمع هذه البيانات وتصنيفها يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا.
أيضًا، إذا كانت بيانات التدريب متحيزة، يمكن أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة أيضًا وتقدم نتائج غير عادلة.

التحدي الآخر هو عدم القدرة على تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي.
العديد من نماذج التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية العميقة، معقدة للغاية ويصعب فهم كيفية اتخاذها للقرارات.
يمكن أن تقلل هذه المشكلة من الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي يتم فيها اتخاذ قرارات مهمة، مثل التشخيص الطبي أو الحكم القانوني.

تعد القضايا الأخلاقية أيضًا تحديًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف وانتهاك الخصوصية والتمييز.
على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدام أنظمة التعرف على الوجه إلى انتهاك خصوصية الأفراد.
أيضًا، يمكن أن يؤدي استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في التوظيف إلى التمييز ضد مجموعات معينة.

أخيرًا، يعد أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي مصدر قلق مهم.
يمكن أن تتعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي للهجمات الإلكترونية والتلاعب بها.
يمكن أن يؤدي هذا إلى اتخاذ قرارات خاطئة وضارة.
مزيد من المعلومات حول تحديات الذكاء الاصطناعي في Brookings.

مستقبل الذكاء الاصطناعي – الآفاق والاحتمالات

مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالاحتمالات.
تشير التطورات السريعة في هذا المجال إلى أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
من المتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي تغييرات جذرية في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والنقل والتصنيع وخدمة العملاء.

أحد أهم الاتجاهات في مستقبل الذكاء الاصطناعي هو تطوير الذكاء الاصطناعي العام.
على الرغم من وجود العديد من التحديات في طريق تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، إلا أن الباحثين والعلماء يعملون باستمرار على تطوير خوارزميات ونماذج تعلم أكثر تقدمًا قادرة على تقليد الذكاء البشري.

من المتوقع أن يتم دمج الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر مع التقنيات الأخرى مثل إنترنت الأشياء (IoT) والحوسبة السحابية والبلوك تشين في المستقبل.
يمكن أن يؤدي هذا التكامل إلى إنشاء أنظمة أكثر ذكاءً وكفاءة قادرة على حل المشكلات المعقدة وتقديم خدمات مبتكرة.

ومع ذلك، يجب ملاحظة أن تطوير الذكاء الاصطناعي يتطلب الاهتمام بالقضايا الأخلاقية والاجتماعية أيضًا.
يجب التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يستخدم بشكل عادل ومسؤول ولا ينتهك حقوق الأفراد وخصوصيتهم.
مزيد من المعلومات حول مستقبل الذكاء الاصطناعي في MIT News.

الذكاء الاصطناعي وتأثيره على سوق العمل

سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير على سوق العمل.
يمكن أن تؤدي أتمتة العمليات والمهام بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى فقدان بعض الوظائف، خاصة الوظائف التي تتضمن مهام متكررة وروتينية.
ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا خلق فرص عمل جديدة، خاصة في مجالات مثل تطوير الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات وهندسة الروبوتات وعلوم البيانات.
من المتوقع أن يزداد الطلب على متخصصي الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في السنوات القادمة.

لكي يتمكن الأفراد من النجاح في سوق العمل المستقبلي، يجب عليهم تعلم مهارات جديدة تتكيف مع الاحتياجات الجديدة.
ستزداد أهمية المهارات مثل التفكير النقدي وحل المشكلات والإبداع والتواصل والمهارات التقنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
أيضًا، يجب أن يكون الأفراد مستعدين للتعلم المستمر وتحديث مهاراتهم.

تلعب الحكومات والمنظمات التعليمية أيضًا دورًا مهمًا في إعداد القوى العاملة للتغيرات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
يجب إنشاء برامج تعليمية وتدريبية جديدة لتعريف الأفراد بالمهارات اللازمة لوظائف المستقبل.
أيضًا، يجب اعتماد سياسات تحمي الأفراد من فقدان الوظائف بسبب الأتمتة.
مزيد من المعلومات حول تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل في World Economic Forum.

القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي – المساءلة والشفافية

يرتبط استخدام الذكاء الاصطناعي بالعديد من القضايا الأخلاقية التي تتطلب الاهتمام والتحليل الدقيقين.
إحدى أهم القضايا هي المساءلة.
إذا ارتكب نظام الذكاء الاصطناعي خطأ وأدى إلى ضرر، فمن المسؤول؟ هل المطور أم الشركة المصنعة أم المستخدم؟ قد يكون تحديد المساءلة في هذه الحالات أمرًا صعبًا.

الشفافية هي أيضًا قضية أخلاقية مهمة أخرى.
يجب التأكد من أن طريقة اتخاذ القرار في أنظمة الذكاء الاصطناعي مفهومة وقابلة للتفسير.
يمكن أن يزيد هذا من الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ويمنع القرارات غير العادلة والتمييزية.

الخصوصية هي أيضًا مصدر قلق مهم.
غالبًا ما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات الشخصية.
يجب التأكد من أن هذه البيانات يتم جمعها وتخزينها واستخدامها بشكل آمن ومسؤول ولا تنتهك خصوصية الأفراد.

بالإضافة إلى ذلك، يجب الاهتمام بتأثير الذكاء الاصطناعي على المساواة والعدالة الاجتماعية.
يجب التأكد من أن الذكاء الاصطناعي متاح للجميع بشكل عادل ولا يؤدي إلى التمييز ضد مجموعات معينة.
مزيد من المعلومات حول القضايا الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في MIT AI Ethics.

هل سئمت من فقدان فرص العمل بسبب عدم وجود موقع شركة احترافي؟
تساعدك رساوب في بناء صورة قوية وموثوقة لعلامتك التجارية من خلال تصميم موقع شركة احترافي وتساعدك على تحويل زوار الموقع إلى عملاء مخلصين.
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!

كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي؟ – المصادر ومسارات التعلم

إذا كنت مهتمًا بتعلم الذكاء الاصطناعي، فهناك مصادر ومسارات تعلم متنوعة متاحة لك.
يمكنك تحسين معرفتك ومهاراتك في هذا المجال من خلال المشاركة في الدورات التدريبية عبر الإنترنت وقراءة الكتب والمقالات والمشاركة في ورش العمل والمؤتمرات والعمل على المشاريع العملية.

تتضمن بعض الدورات التدريبية الأكثر شيوعًا عبر الإنترنت في الذكاء الاصطناعي الدورات التدريبية التي تقدمها Coursera و edX و Udacity.
تغطي هذه الدورات مجموعة واسعة من الموضوعات، بما في ذلك التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية.

يمكن أن تكون الكتب والمقالات أيضًا مصادر قيمة لتعلم الذكاء الاصطناعي.
تتضمن بعض الكتب الشائعة في هذا المجال “التعلم الآلي باستخدام بايثون” لسيباستيان راشكة و “الذكاء الاصطناعي – نهج حديث” لستيوارت راسل وبيتر نورفيج.

يمكن أن تكون المشاركة في ورش العمل والمؤتمرات فرصة جيدة للتعلم من الخبراء والتواصل مع المتحمسين الآخرين للذكاء الاصطناعي.
تتضمن بعض المؤتمرات الهامة في هذا المجال NeurIPS و ICML و ICLR.

يمكن أن يساعدك العمل على المشاريع العملية على تطبيق معرفتك ومهاراتك عمليًا.
يمكنك اكتساب خبرة عملية من خلال المشاركة في مسابقات التعلم الآلي أو المساعدة في مشاريع مفتوحة المصدر أو إنشاء مشاريع شخصية.
مزيد من المعلومات حول تعلم الذكاء الاصطناعي في DataCamp.

الذكاء الاصطناعي في إيران – الوضع الحالي والإمكانات

الذكاء الاصطناعي قيد التطوير أيضًا في إيران ولديه الكثير من الإمكانات للنمو.
تعمل العديد من الجامعات ومراكز البحث في إيران في مجال الذكاء الاصطناعي وتجري أبحاثًا متنوعة في هذا المجال.
أيضًا، تعمل العديد من الشركات الناشئة في إيران في مجال الذكاء الاصطناعي وتقدم منتجات وخدمات مبتكرة.

تولي الحكومة الإيرانية أيضًا اهتمامًا خاصًا بتطوير الذكاء الاصطناعي وتنفذ العديد من البرامج لدعم هذه التكنولوجيا.
هدف الحكومة الإيرانية هو أن تصبح واحدة من الدول الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في المنطقة.

ومع ذلك، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي في إيران يواجه أيضًا تحديات.
أحد أهم التحديات هو نقص المتخصصين.
لتطوير الذكاء الاصطناعي في إيران، هناك حاجة إلى تدريب متخصصين ومهارة في هذا المجال.
أيضًا، هناك حاجة إلى مزيد من الاستثمار في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من هذه التحديات، هناك الكثير من الإمكانات لتطوير الذكاء الاصطناعي في إيران.
إيران لديها قوة عاملة شابة ومتعلمة ولديها الكثير من مصادر البيانات.
بالنظر إلى هذه الإمكانات، يمكن توقع أن تلعب إيران دورًا مهمًا في تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي في المنطقة والعالم في المستقبل.
لا تتوفر حاليًا معلومات دقيقة حول حالة الذكاء الاصطناعي في إيران في مصادر موثوقة.

أسئلة متكررة

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).

و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
سئو هوشمند: افزایش نرخ کلیک را با کمک طراحی رابط کاربری جذاب متحول کنید.
نقشه سفر مشتری هوشمند: خدمتی نوین برای افزایش بهبود رتبه سئو از طریق سفارشی‌سازی تجربه کاربر.
نقشه سفر مشتری هوشمند: راه‌حلی سریع و کارآمد برای افزایش بازدید سایت با تمرکز بر اتوماسیون بازاریابی.
UI/UX هوشمند: پلتفرمی خلاقانه برای بهبود تحلیل رفتار مشتری با طراحی رابط کاربری جذاب.
سئو هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای رشد آنلاین توسط مدیریت تبلیغات گوگل.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

مصادر

ما هو الذكاء الاص