ما هو الذكاء الاصطناعي: تعريف وتاريخ ومفاهيم أساسية
#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) يشير إلى فرع من فروع علوم الكمبيوتر الذي يهتم ببناء آلات قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.
يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ العلماء والرياضيون الرواد مثل آلان تورينج وجون مكارثي في استكشاف إمكانية بناء آلات ذكية.
حدد تورينج معيار قياس ذكاء الآلات من خلال تقديم اختبار تورينج.
من المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي يمكن ذكر تعلم الآلة (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية (Neural Networks) ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) ورؤية الكمبيوتر (Computer Vision).
يتيح تعلم الآلة للآلات التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات.
تمكن معالجة اللغة الطبيعية الآلات من فهم وإنتاج لغة الإنسان.
تمكن رؤية الكمبيوتر الآلات من تحليل وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
يستخدم الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) حاليًا في العديد من الصناعات والمجالات بما في ذلك الطب وصناعة السيارات والمالية والتعليم والترفيه، ومن المتوقع أن يتسع دوره في المستقبل.
لمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي، يمكنك الرجوع إلى هذا الرابط الذكاء الاصطناعي في ويكيبيديا.
هل أنت قلق بشأن فقدان العملاء الذين ليس لديهم موقع متجر احترافي؟
انسَ هذه المخاوف مع تصميم موقع متجر بواسطة رساوب!
✅ زيادة ملحوظة في المبيعات ومعدل تحويل الزوار إلى عملاء
✅ تصميم احترافي وسهل الاستخدام يكسب ثقة العملاء
⚡ احصل على استشارة مجانية من رساوب
تعلم الآلة وأنواعه
تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد الفروع الرئيسية لـ #الذكاء_الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
تتضمن هذه العملية تدريب الخوارزميات باستخدام بيانات الإدخال والإخراج لتحديد الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات وتقديم تنبؤات دقيقة في المستقبل.
هناك أنواع مختلفة من تعلم الآلة، كل منها مناسب لحل مشكلات معينة.
يتضمن التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) تدريب نموذج باستخدام بيانات مُصنَّفة، مما يعني أن البيانات تحتوي على مدخلات ومخرجات محددة.
أمثلة على هذا النوع من التعلم تشمل الانحدار والتصنيف.
يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) تدريب نموذج باستخدام بيانات غير مُصنَّفة، مما يعني أن البيانات تحتوي فقط على مدخلات.
أمثلة على هذا النوع من التعلم تشمل التجميع وتقليل الأبعاد.
يتضمن التعلم المعزز (Reinforcement Learning) تدريب عامل (Agent) على القيام بعمل في بيئة معينة لكسب أقصى قدر من المكافآت.
يستخدم هذا النوع من التعلم عادة في الروبوتات وألعاب الكمبيوتر.
التعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Learning) هو مزيج من التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ويستخدم بيانات مُصنَّفة وغير مُصنَّفة لتدريب النموذج.
لمزيد من المعلومات حول تعلم الآلة، راجع هذا الرابط.
التعلم العميق والشبكات العصبية وتطبيقاتها
التعلم العميق (Deep Learning) هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) ذات الطبقات المتعددة لتحليل البيانات.
تتكون هذه الشبكات من خلايا عصبية اصطناعية متصلة ببعضها البعض وقادرة على تعلم الأنماط المعقدة من البيانات.
يستخدم التعلم العميق في العديد من المجالات بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام والروبوتات.
تتكون الشبكات العصبية العميقة عادةً من عدة طبقات، بما في ذلك طبقة الإدخال والطبقات المخفية وطبقة الإخراج.
تحتوي كل طبقة على عدد من الخلايا العصبية التي تتلقى معلومات من الطبقة السابقة وترسلها إلى الطبقة التالية بعد المعالجة.
يتم تدريب هذه الشبكات باستخدام خوارزميات التحسين مثل انحدار التدرج (Gradient Descent).
تطبيقات التعلم العميق واسعة جدًا.
في رؤية الكمبيوتر، يستخدم التعلم العميق للكشف عن الكائنات والتعرف على الوجوه وتحليل الصور الطبية.
في معالجة اللغة الطبيعية، يستخدم التعلم العميق للترجمة الآلية وتحليل المشاعر وإنشاء النصوص.
في التعرف على الكلام، يستخدم التعلم العميق لتحويل الكلام إلى نص.
في الروبوتات، يستخدم التعلم العميق للتحكم في الروبوتات وتدريبها على أداء المهام المعقدة.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة من خلال اكتساب القوة في هذه المجالات.
| اسم الخوارزمية | التطبيقات |
|---|---|
| الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) | التعرف على الصور وتحليل الفيديو |
| الشبكات العصبية المتكررة (RNN) | معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام |
| الشبكات التوليدية الخصومية (GAN) | إنتاج الصور وإنتاج النصوص |
Click here to preview your posts with PRO themes ››
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقاتها في الذكاء الاصطناعي
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من فروع #الذكاء_الاصطناعي الذي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر ولغة الإنسان.
الهدف الرئيسي من NLP هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وإنتاج لغة الإنسان.
وهذا يشمل مهام مثل تحليل النصوص والترجمة الآلية وتلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة وإنشاء النصوص.
تطبيقات NLP واسعة جدًا.
في الترجمة الآلية، تستخدم NLP لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
في تحليل المشاعر، تستخدم NLP لتحديد المشاعر والآراء الموجودة في النص.
في الإجابة على الأسئلة، تستخدم NLP للإجابة على أسئلة المستخدمين باستخدام قواعد البيانات ومصادر المعلومات.
في إنشاء النصوص، تستخدم NLP لإنشاء نصوص إبداعية مثل الشعر والقصص.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء NLP بشكل أفضل.
لمزيد من المعلومات حول NLP، راجع هذا الرابط.
هل سئمت من أن موقع متجرك يجذب الزوار ولكن لا يحقق مبيعات؟ تحل رساوب مشكلتك الرئيسية من خلال تصميم مواقع متاجر احترافية!
✅ زيادة ملحوظة في المبيعات من خلال تصميم هادف
✅ تجربة مستخدم مثالية لعملائك
⚡ احصل على استشارة مجانية!
رؤية الكمبيوتر: التعرف على الصور وتحليل الفيديو
رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
الهدف الرئيسي من رؤية الكمبيوتر هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم العالم المرئي تمامًا مثل البشر.
وهذا يشمل مهام مثل الكشف عن الكائنات والتعرف على الوجوه واكتشاف الحركة وتحليل المشاهد.
تطبيقات رؤية الكمبيوتر متنوعة للغاية.
في الكشف عن الكائنات، تستخدم رؤية الكمبيوتر لتحديد الكائنات المختلفة في الصور ومقاطع الفيديو.
في التعرف على الوجوه، تستخدم رؤية الكمبيوتر لتحديد الوجوه والتعرف عليها.
في الكشف عن الحركة، تستخدم رؤية الكمبيوتر للكشف عن حركة الكائنات والأشخاص وتتبعها.
في تحليل المشاهد، تستخدم رؤية الكمبيوتر لفهم وتفسير المشاهد المعقدة.
يتقدم الذكاء الاصطناعي يومًا بعد يوم في مجال رؤية الكمبيوتر.
لمزيد من المعلومات حول رؤية الكمبيوتر، راجع هذا الرابط.
الروبوتات والأتمتة: دور الذكاء الاصطناعي
الروبوتات (Robotics) هو مجال هندسي يتعامل مع تصميم وتصنيع وتشغيل وتطبيق الروبوتات.
تشير الأتمتة (Automation) إلى استخدام التكنولوجيا لأداء المهام بأقل تدخل بشري.
يلعب #الذكاء_الاصطناعي دورًا مهمًا في الروبوتات والأتمتة، لأنه يمكّن الروبوتات من أداء المهام المعقدة تلقائيًا.
يستخدم الذكاء الاصطناعي في الروبوتات لمهام مثل تخطيط المسار واكتشاف الكائنات والتعرف على الكلام والتحكم في الحركات.
يمكن للروبوتات المجهزة بالذكاء الاصطناعي أن تتحرك في بيئات معقدة وتكتشف الكائنات وتستجيب للأوامر الصوتية وتؤدي مهام مختلفة تلقائيًا.
تطبيقات الروبوتات والأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي واسعة جدًا.
في الصناعة، تستخدم الروبوتات لأداء المهام المتكررة والخطيرة.
في الطب، تستخدم الروبوتات لعمليات جراحية دقيقة ومساعدة المرضى.
في الخدمات، تستخدم الروبوتات لتقديم الخدمات للعملاء وأداء المهام الإدارية.
زادت الأتمتة الذكية في العديد من الصناعات من الإنتاجية وخفضت التكاليف.
من خلال التعلم المستمر، يمكّن الذكاء الاصطناعي الروبوتات من اتخاذ القرارات تلقائيًا في ظل ظروف مختلفة.
الأخلاق في الذكاء الاصطناعي: التحديات والاعتبارات
مع التقدم المتزايد للذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي)، فإنه يجلب معه العديد من التحديات والاعتبارات الأخلاقية.
تشمل هذه التحديات التمييز والخصوصية والمساءلة والأمن.
أحد التحديات الرئيسية هو التمييز.
قد تقدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي نتائج تمييزية بسبب استخدام البيانات المتحيزة.
قد يؤدي ذلك إلى قرارات غير عادلة في مجالات مثل التوظيف ومنح القروض والعدالة الجنائية.
التحدي الآخر هو الخصوصية.
غالبًا ما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كمية كبيرة من البيانات الشخصية التي يمكن أن تعرض خصوصية الأفراد للخطر.
أيضًا، تعد المساءلة مشكلة مهمة أخرى.
إذا اتخذ نظام الذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا، فمن الصعب تحديد المسؤولية.
| الموضوع الأخلاقي | التفسيرات |
|---|---|
| التمييز | قد تقدم الخوارزميات نتائج تمييزية. |
| الخصوصية | يمكن أن يؤدي جمع واستخدام البيانات الشخصية إلى تعريض الخصوصية للخطر. |
| المساءلة | من الصعب تحديد المسؤولية في حالة اتخاذ نظام الذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا. |
Click here to preview your posts with PRO themes ››
لمواجهة هذه التحديات، من الضروري أن يولي المطورون وصانعو السياسات اهتمامًا جديًا للاعتبارات الأخلاقية.
يتضمن ذلك استخدام بيانات متنوعة وغير متحيزة وضمان خصوصية الأفراد وتحديد المساءلة في حالة حدوث خطأ.
يجب تطوير الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) بطريقة تفيد المجتمع وتمنع الضرر.
لمزيد من المعلومات حول الأخلاق في الذكاء الاصطناعي، راجع هذا الرابط.
مستقبل الذكاء الاصطناعي: الفرص والتهديدات
يرتبط مستقبل الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) بالعديد من الفرص والتهديدات.
من ناحية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة حياة الإنسان وزيادة الإنتاجية وحل المشكلات المعقدة.
من ناحية أخرى، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف وزيادة عدم المساواة وخلق تهديدات أمنية.
تتمثل إحدى الفرص الرئيسية في تحسين نوعية الحياة.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الطب والتعليم والنقل في تقديم خدمات أفضل وأكثر كفاءة.
أيضًا، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في زيادة الإنتاجية في مختلف الصناعات وتوفير إمكانية إنتاج منتجات وخدمات ذات جودة أعلى وبتكلفة أقل.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات المعقدة مثل تغير المناخ والفقر والأمراض المزمنة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) يحمل أيضًا تهديدات.
أحد التهديدات الرئيسية هو فقدان الوظائف.
مع أتمتة المهام، قد يتم استبدال العديد من الوظائف بالآلات.
قد يؤدي هذا إلى زيادة البطالة وعدم المساواة.
أيضًا، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في زيادة عدم المساواة، حيث أن الأفراد الذين لديهم المهارات اللازمة للعمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي فقط هم الذين قد يستفيدون من مزاياها.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يخلق الذكاء الاصطناعي تهديدات أمنية، حيث يمكن أن تتعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي للهجوم من قبل المتسللين واستخدامها لأغراض ضارة.
يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي تقليل المخاطر إلى حد كبير من خلال مراعاة الأمن في بناء هذه الأنظمة
هل سئمت من أن موقع شركتك لا يظهر كما ينبغي وتفقد العملاء المحتملين؟ قم بحل هذه المشكلة إلى الأبد من خلال تصميم موقع احترافي وفعال من قبل رساوب!
✅ زيادة مصداقية العلامة التجارية وكسب ثقة العملاء
✅ جذب العملاء المحتملين المستهدفين
⚡ اتصل بنا الآن للحصول على استشارة مجانية!
أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي
يتطلب تطوير #الذكاء_الاصطناعي استخدام أدوات وأطر عمل مختلفة تساعد المطورين على تصميم وتدريب وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي.
تتضمن بعض الأدوات الشائعة TensorFlow و PyTorch و scikit-learn و Keras و Caffe.
TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Google ويستخدم لبناء وتدريب نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق.
PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر آخر تم تطويره بواسطة Facebook ويستخدم للبحث والتطوير في مجال التعلم العميق.
scikit-learn هي مكتبة Python تتضمن خوارزميات تعلم الآلة المختلفة وتستخدم لمشاكل التصنيف والانحدار والتجميع.
Keras هي واجهة عالية المستوى لبناء الشبكات العصبية يمكن استخدامها مع TensorFlow و PyTorch و Theano.
Caffe هو إطار عمل للتعلم العميق يستخدم لرؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور.
تساعد هذه الأدوات والأطر المطورين على تطوير وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة وسهولة.
أيضًا، تحتوي هذه الأدوات على العديد من الميزات مثل تصور البيانات وتحسين النموذج وتوزيع التدريب مما يساعد على تحسين أداء وكفاءة النماذج.
يساعد الذكاء الاصطناعي في هذه الأدوات المبرمجين على كتابة التعليمات البرمجية بشكل أسرع وتقليل الأخطاء
كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي: المصادر والمسارات التعليمية
يمكن أن يكون تعلم #الذكاء_الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) عملية صعبة ولكنها مجزية للغاية.
لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي، يمكنك استخدام مصادر ومسارات تعليمية مختلفة.
أحد المصادر الرئيسية هي الدورات التدريبية عبر الإنترنت.
تقدم مواقع مثل Coursera و edX و Udacity و DataCamp دورات مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق.
يتم تدريس هذه الدورات عادةً من قبل أساتذة بارزين في الجامعات وخبراء الصناعة وتشمل مقاطع فيديو وتمارين ومشاريع عملية.
أيضًا، تعد الكتب والمقالات العلمية أيضًا مصادر قيمة لتعلم الذكاء الاصطناعي.
كتب مثل “Deep Learning” بقلم Ian Goodfellow و “Pattern Recognition and Machine Learning” بقلم Christopher Bishop هي من بين الكتب المرجعية في هذا المجال.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعدك المشاركة في المؤتمرات وورش العمل التدريبية أيضًا على التعرف على أحدث الإنجازات والاتجاهات في الذكاء الاصطناعي والتواصل مع الخبراء والمتحمسين الآخرين.
أيضًا، يمكن أن يساعدك تنفيذ المشاريع العملية والعمل على المشكلات الحقيقية في تقوية مهاراتك في مجال الذكاء الاصطناعي.
أخيرًا، يعد الصبر والمثابرة أيضًا من العوامل المهمة في تعلم الذكاء الاصطناعي.
يتطلب تعلم الذكاء الاصطناعي وقتًا وجهدًا، ولكن مع الممارسة المستمرة واستخدام المصادر المناسبة، يمكنك أن تصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي.
اسئلة 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: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای افزایش بازدید سایت توسط مدیریت تبلیغات گوگل.
گوگل ادز هوشمند: خدمتی نوین برای افزایش بهبود رتبه سئو از طریق هدفگذاری دقیق مخاطب.
کمپین تبلیغاتی هوشمند: افزایش نرخ کلیک را با کمک هدفگذاری دقیق مخاطب متحول کنید.
UI/UX هوشمند: ابزاری مؤثر جهت برندسازی دیجیتال به کمک بهینهسازی صفحات کلیدی.
کمپین تبلیغاتی هوشمند: بهبود رتبه سئو را با کمک سفارشیسازی تجربه کاربر متحول کنید.
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 تحليل البيانات؟ – IBM
,ما هو الذكاء الاصطناعي؟ | اوراكل
,ما هو التحليل؟ | ساس
,ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ – Microsoft Azure
? آيـا أنـت مستعد للتحليق في عالم الرقمنة؟ رساوب آفرين، وكالة التسويق الرقمي، هي شريكك الاستراتيجي في طريق النمو والنجاح عبر الإنترنت. نقدم خدمات مثل تحسين محركات البحث والإعلانات عبر الإنترنت و تصميم المواقع متعددة اللغات، ونضع عملك في القمة.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجوار البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين رقم 6
