ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تعاريف ومفاهيم أساسية

يشير #الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو AI بشكل عام إلى قدرة نظام الحاسوب على تقليد الوظائف المعرفية للإنسان مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات وفهم اللغة الطبيعية.
وبعبارة أخرى، يحاول الذكاء الاصطناعي تمكين الآلات من أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
يشمل هذا المجال مجموعة واسعة من التقنيات والمناهج، بما في ذلك تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية.
الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي هو بناء أنظمة يمكنها العمل بشكل مستقل وذكي.

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين: الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI) المصمم لأداء مهام محددة، مثل التعرف على الوجوه أو ترجمة اللغة، والذكاء الاصطناعي العام (General AI) القادر على القيام بأي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية هي من نوع الذكاء الاصطناعي الضيق.

لفهم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يجب أن نكون على دراية بالمفاهيم الأساسية مثل الخوارزميات والبيانات ونماذج التعلم.
الخوارزميات هي مجموعة من التعليمات التي تخبر الحاسوب بكيفية تنفيذ مهمة ما.
البيانات هي المعلومات التي تستخدمها الخوارزميات للتعلم وتحسين أدائها.
نماذج التعلم هي أنماط رياضية تستخدم البيانات للتنبؤ أو اتخاذ القرارات.

تظهر الأبحاث أن 80٪ من العملاء يثقون في الشركات التي لديها موقع ويب احترافي. هل يكسب موقعك الحالي هذه الثقة؟
مع خدمات تصميم مواقع الشركات من رساء ويب، يمكنك حل مشكلة عدم ثقة العملاء والصورة الضعيفة عبر الإنترنت إلى الأبد!
✅ إنشاء صورة احترافية وزيادة ثقة العملاء
✅ جذب المزيد من العملاء المحتملين وزيادة نمو الأعمال
⚡ احصل على استشارة مجانية

أنواع الذكاء الاصطناعي: المناهج والتطبيقات

هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي، لكل منها مناهج وتطبيقات محددة.
أحد التصنيفات الشائعة هو تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع رئيسية:

1. الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI) تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهام محددة ويعمل بشكل جيد للغاية في أداء تلك المهمة.
   أمثلة على الذكاء الاصطناعي الضيق هي: أنظمة التعرف على الوجوه، ومحركات البحث، وأنظمة التوصية.
2. الذكاء الاصطناعي العام (General AI) هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادر على القيام بأي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
   لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في مراحل التطوير ولم يتحقق بالكامل بعد.
3. الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI) يتجاوز هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري ويمكنه حل المشكلات التي لا يستطيع الإنسان حلها.
   لا يزال الذكاء الاصطناعي الفائق مفهومًا نظريًا وليس له وجود خارجي.

للذكاء الاصطناعي تطبيقات واسعة في مختلف الصناعات.
في الرعاية الصحية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الشخصية.
في الصناعة المالية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم خدمة العملاء.
في صناعة النقل، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين المسارات.

تعلم الآلة (Machine Learning): العمود الفقري للذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد أهم المجموعات الفرعية للذكاء الاصطناعي التي تسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
وبعبارة أخرى، يمكّن تعلم الآلة أجهزة الحاسوب من تحديد الأنماط من خلال تحليل البيانات والتنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً عليها.

ينقسم تعلم الآلة إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد الآلة ببيانات مُصنَّفة (Labeled Data) وتتعلم الآلة ربط البيانات بالتصنيفات.
   أمثلة على التعلم الخاضع للإشراف هي: التعرف على الصور والتنبؤ بأسعار الأسهم.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد الآلة ببيانات غير مُصنَّفة وتتعلم الآلة تحديد الأنماط في البيانات.
   أمثلة على التعلم غير الخاضع للإشراف هي: تجميع العملاء وتقليل أبعاد البيانات.
3. التعلم المعزز (Reinforcement Learning) في هذا النوع من التعلم، تتعلم الآلة من خلال التفاعل مع بيئتها.
   تتعلم الآلة الإجراءات التي تؤدي إلى مزيد من المكافآت من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة وتلقي المكافآت أو العقوبات.
   أمثلة على التعلم المعزز هي: اللعب والتحكم في الروبوتات.

يلعب تعلم الآلة دورًا مهمًا للغاية في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تتيح خوارزميات تعلم الآلة للآلات تحديد الأنماط من خلال تحليل البيانات والتنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً عليها.

أنواع تعلم الآلة

نوع التعلم	الوصف	المثال
التعلم الخاضع للإشراف	التعلم من البيانات المصنفة	التعرف على الصور
التعلم غير الخاضع للإشراف	التعلم من البيانات غير المصنفة	تجميع العملاء
التعلم المعزز	التعلم من خلال التفاعل مع البيئة	اللعب

الشبكات العصبية (Neural Networks) مستوحاة من الدماغ البشري

الشبكات العصبية (Neural Networks) هي نماذج حسابية مستوحاة من هيكل ووظيفة الدماغ البشري.
تتكون الشبكة العصبية من عدد كبير من العقد (الخلايا العصبية) المتصلة ببعضها البعض.
كل اتصال بين الخلايا العصبية له وزن يشير إلى قوة الاتصال.
تتلقى الخلايا العصبية المدخلات وتعالجها وتنتج مخرجات.
يستخدم خرج الخلية العصبية كمدخلات للخلايا العصبية الأخرى.

تستخدم الشبكات العصبية لحل مجموعة متنوعة من المشكلات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
تعمل الشبكات العصبية بشكل جيد بشكل خاص في الحالات التي تكون فيها البيانات معقدة وغير خطية.

هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية التغذية الأمامية (Feedforward Neural Networks)، والشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks)، والشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks).
كل نوع من الشبكات العصبية مناسب لحل مشكلات معينة.

تعد الشبكات العصبية واحدة من أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي.
يمكن لهذه الشبكات تعلم الأنماط المعقدة في البيانات والتنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً عليها.
TensorFlow هي إحدى المكتبات الشائعة لبناء وتدريب الشبكات العصبية.

هل أنت محبط من انخفاض معدل التحويل في موقع متجرك؟ تحوّل رساوب موقع متجرك إلى أداة قوية لجذب العملاء وتحويلهم!

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

⚡ احصل على استشارة مجانية من رساوب!

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): فهم وإنتاج اللغة بواسطة الآلة

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) أو NLP هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وإنتاجها.
تشمل معالجة اللغة الطبيعية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك ترجمة اللغة وتلخيص النصوص وتحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة.

تستخدم معالجة اللغة الطبيعية تقنيات مختلفة مثل تعلم الآلة والإحصاء واللغويات لمعالجة اللغة البشرية.
يمكن لخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية تحليل هيكل اللغة ومعناها وتنفيذ مهام مختلفة بناءً عليها.

تتمتع معالجة اللغة الطبيعية بتطبيقات واسعة في مختلف الصناعات.
في خدمة العملاء، تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية للإجابة على أسئلة العملاء وتقديم الدعم وحل المشكلات.
في التسويق، تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتحليل مشاعر العملاء وتحديد اتجاهات السوق وتقديم إعلانات مستهدفة.
في الرعاية الصحية، تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات من السجلات الطبية وتقديم التشخيص والعلاج.

تساعد الأدوات مفتوحة المصدر مثل spaCy و NLTK المطورين على إنشاء تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية بسهولة.

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): رؤية الصور وتفسيرها بواسطة الحاسوب

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن أجهزة الحاسوب من رؤية الصور وتفسيرها.
تشمل الرؤية الحاسوبية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الكائنات والتعرف على الوجوه واكتشاف الحركة وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد.

تستخدم الرؤية الحاسوبية تقنيات مختلفة مثل تعلم الآلة والإحصاء والهندسة لمعالجة الصور.
يمكن لخوارزميات الرؤية الحاسوبية تحديد الأنماط في الصور وتنفيذ مهام مختلفة بناءً عليها.

تتمتع الرؤية الحاسوبية بتطبيقات واسعة في مختلف الصناعات.
في صناعة السيارات، تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتطوير السيارات ذاتية القيادة وأنظمة مساعدة السائق.
في صناعة التصنيع، تُستخدم الرؤية الحاسوبية لفحص جودة المنتجات وأتمتة العمليات.
في الرعاية الصحية، تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتشخيص الأمراض والمساعدة في الجراحة.

مع التقدم في الذكاء الاصطناعي وتطوير خوارزميات التعلم العميق، زادت دقة وكفاءة أنظمة الرؤية الحاسوبية بشكل كبير.

تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية

لم يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا مجردًا وهو موجود حاليًا في العديد من جوانب حياتنا اليومية.
من أنظمة التوصية عبر الإنترنت إلى السيارات ذاتية القيادة، يغير الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد الطريقة التي نعيش ونعمل بها.

بعض التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية هي:

• أنظمة التوصية تستخدم أنظمة التوصية الذكاء الاصطناعي لاقتراح المنتجات والأفلام والموسيقى للمستخدمين.
  من خلال تحليل البيانات المتعلقة بأذواق المستخدمين وسلوكهم، يمكن لهذه الأنظمة تقديم اقتراحات مخصصة.
• المساعدون الصوتيون يستخدم المساعدون الصوتيون مثل Google Assistant و Siri الذكاء الاصطناعي لفهم أوامر المستخدمين الصوتية والاستجابة لها.
  يمكن لهؤلاء المساعدين القيام بمهام مختلفة مثل ضبط التذكيرات وتشغيل الموسيقى وإرسال الرسائل.
• السيارات ذاتية القيادة تستخدم السيارات ذاتية القيادة الذكاء الاصطناعي للقيادة دون الحاجة إلى تدخل بشري.
  تتعرف هذه السيارات على محيطها باستخدام أجهزة الاستشعار والكاميرات وتتخذ القرارات باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
• الكشف عن الاحتيال تستخدم أنظمة الكشف عن الاحتيال الذكاء الاصطناعي لتحديد المعاملات المشبوهة ومنع الاحتيال.
  من خلال تحليل البيانات المتعلقة بالمعاملات، يمكن لهذه الأنظمة تحديد الأنماط غير العادية.

أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي

المجال	التطبيق
التجارة الإلكترونية	أنظمة توصية المنتجات
المساعدون الشخصيون	الإجابة على الأسئلة وتنفيذ الأوامر الصوتية
النقل	السيارات ذاتية القيادة
المالية	الكشف عن الاحتيال

مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي: تحليل شامل

للذكاء الاصطناعي العديد من المزايا والعيوب.
من ناحية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وحل المشكلات المعقدة.
من ناحية أخرى، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف وزيادة عدم المساواة وخلق قضايا أخلاقية جديدة.

مزايا الذكاء الاصطناعي

• زيادة الكفاءة يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العمليات وتنفيذ المهام بسرعة أكبر وبدقة أكبر.
• خفض التكاليف يمكن للذكاء الاصطناعي خفض تكاليف العمالة والعمليات.
• حل المشكلات المعقدة يمكن للذكاء الاصطناعي حل المشكلات المعقدة التي يصعب أو يستحيل على البشر حلها.
• تحسين اتخاذ القرارات يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة البشر في اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل البيانات.

عيوب الذكاء الاصطناعي

• فقدان الوظائف يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف في بعض الصناعات.
• زيادة عدم المساواة يمكن أن يزيد الذكاء الاصطناعي من عدم المساواة الاقتصادية، لأنه يركز الثروة والسلطة في أيدي عدد قليل من الأفراد.
• القضايا الأخلاقية يمكن أن يخلق الذكاء الاصطناعي قضايا أخلاقية جديدة، مثل المساءلة عن القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لتحقيق أقصى قدر من الفوائد وتقليل عيوب الذكاء الاصطناعي، يجب علينا استخدامه بمسؤولية وأخلاقية.
من الضروري وضع سياسات ولوائح تحمي حقوق الإنسان ومصالحه ضد المخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي.

هل تعلم أن 85٪ من العملاء يتحققون من موقع الويب الخاص بشركتك قبل أي تفاعل؟
مع رساوب، قم ببناء موقع ويب للشركة يليق بسمعتك.
✅ زيادة مصداقية وثقة العملاء
✅ جذب عملاء محتملين مؤهلين
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع الويب

مستقبل الذكاء الاصطناعي: الفرص والتحديات

مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق ومليء بالفرص.
مع تقدم التكنولوجيا، سيتمكن الذكاء الاصطناعي من فعل المزيد من الأشياء وتحسين حياتنا بطرق مختلفة.
ومع ذلك، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي يحمل أيضًا تحديات.
من الضروري الاستعداد لهذه التحديات ووضع سياسات ولوائح تحمي حقوق الإنسان ومصالحه ضد المخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي.

بعض الفرص المستقبلية للذكاء الاصطناعي هي:

• تحسين الرعاية الصحية يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الشخصية.
• زيادة الإنتاجية يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العمليات وتنفيذ المهام بسرعة أكبر وبدقة أكبر.
• خلق وظائف جديدة يمكن للذكاء الاصطناعي خلق وظائف جديدة في مجال تطوير ونشر وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• حل المشكلات العالمية يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حل المشكلات العالمية مثل تغير المناخ والفقر والجوع.

بعض التحديات المستقبلية للذكاء الاصطناعي هي:

• فقدان الوظائف يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف في بعض الصناعات.
• زيادة عدم المساواة يمكن أن يزيد الذكاء الاصطناعي من عدم المساواة الاقتصادية، لأنه يركز الثروة والسلطة في أيدي عدد قليل من الأفراد.
• القضايا الأخلاقية يمكن أن يخلق الذكاء الاصطناعي قضايا أخلاقية جديدة، مثل المساءلة عن القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لتحقيق أقصى قدر من الفرص وتقليل تحديات الذكاء الاصطناعي، يجب علينا استخدامه بمسؤولية وأخلاقية.

كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي: مسارات تعليمية وموارد

يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي رحلة مثيرة ومجزية.
نظرًا للطلب المتزايد على متخصصي الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يوفر تعلم هذه المهارة فرص عمل ممتازة.
لحسن الحظ، هناك مجموعة متنوعة من الموارد التعليمية لتعلم الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والبرامج التعليمية والمجتمعات عبر الإنترنت.

بعض المسارات التعليمية وموارد تعلم الذكاء الاصطناعي هي:

• الدورات التدريبية عبر الإنترنت تقدم مواقع الويب مثل Coursera و edX و Udacity العديد من الدورات التدريبية عبر الإنترنت في مجال الذكاء الاصطناعي.
  عادة ما يتم تدريس هذه الدورات من قبل أساتذة جامعات وخبراء في الصناعة.
• الكتب هناك العديد من الكتب حول الذكاء الاصطناعي التي تغطي المفاهيم الأساسية والمتقدمة.
  بعض الكتب الشائعة في هذا المجال هي “الذكاء الاصطناعي: نهج حديث” و “التعلم العميق”.
• البرامج التعليمية هناك العديد من البرامج التعليمية عبر الإنترنت في مجال الذكاء الاصطناعي والتي تساعدك على اكتساب المهارات العملية في مجال الذكاء الاصطناعي.
  تقدم مواقع الويب مثل YouTube و Medium العديد من البرامج التعليمية المجانية في هذا المجال.
• المجتمعات عبر الإنترنت تعد المجتمعات عبر الإنترنت مثل Stack Overflow و Reddit أماكن جيدة لطرح الأسئلة وتبادل المعرفة والتعلم من الآخرين.

لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي، يوصى بالبدء بمفاهيم أساسية مثل الرياضيات والإحصاء والبرمجة.
ثم يمكنك البدء في تعلم خوارزميات تعلم الآلة وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
مع الممارسة والتكرار، يمكنك تحسين مهاراتك في مجال الذكاء الاصطناعي.

أسئلة متداولة

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
مارکت پلیس هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال رشد آنلاین از طریق تحلیل هوشمند داده‌ها هستند.
دیجیتال برندینگ هوشمند: راه‌حلی سریع و کارآمد برای افزایش بازدید سایت با تمرکز بر طراحی رابط کاربری جذاب.
دیجیتال برندینگ هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال تعامل کاربران از طریق طراحی رابط کاربری جذاب هستند.
گوگل ادز هوشمند: راهکاری حرفه‌ای برای جذب مشتری با تمرکز بر هدف‌گذاری دقیق مخاطب.
گوگل ادز هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای افزایش فروش با استفاده از 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

کاربردهای هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کنند؟
,هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کند؟ رایج ترین استفاده از هوش مصنوعی برای کسب و کار در سال 2023
,هوش مصنوعی چیست، کاربرد ها و