ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو ما يسمى الذكاء الاصطناعي هو في الواقع محاولة لمحاكاة الذكاء البشري في الآلات.
بعبارة أخرى، الهدف من تطوير الذكاء الاصطناعي هو بناء أنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا.
يمكن أن تشمل هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.

يعمل الذكاء الاصطناعي على أساس الخوارزميات والنماذج الرياضية المعقدة.
تتيح هذه الخوارزميات للآلات التعلم من البيانات واكتشاف الأنماط والتنبؤ بناءً عليها.
أحد أهم الأساليب في الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي الذي يسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم بالتعزيز.

في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات مُصنَّفة (بيانات تكون الإجابة الصحيحة لها معروفة).
في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات غير مصنفة ويجب عليها اكتشاف الأنماط والهياكل المخفية في البيانات.
في التعلم بالتعزيز، تتعلم الآلة من خلال التجربة والخطأ وتحاول إيجاد أفضل استراتيجية لتحقيق الهدف من خلال تلقي المكافآت والعقوبات.
للذكاء الاصطناعي تطبيقات واسعة جدًا ويستخدم حاليًا في مجالات مختلفة مثل الطب و الصناعة والنقل وخدمة العملاء.
يترافق تطوير الذكاء الاصطناعي أيضًا مع التحديات الأخلاقية والاجتماعية التي تتطلب اهتمامًا وفحصًا دقيقين.

هل يخلق موقع شركتك الانطباع الأول الاحترافي والدائم في أذهان العملاء المحتملين؟ رساوب، مع تصميم موقع شركة احترافي، لا يمثل فقط مصداقية علامتك التجارية، بل يفتح أيضًا طريقًا لنمو عملك.
✅ خلق صورة علامة تجارية قوية وموثوقة
✅ جذب العملاء المستهدفين وزيادة المبيعات
⚡ احصل على استشارة مجانية

الأنواع الرئيسية للذكاء الاصطناعي

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى عدة فئات رئيسية.
أحد هذه التصنيفات يعتمد على قدرات الذكاء الاصطناعي، والتي تشمل الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي القوي (General AI) والذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI).

Click here to preview your posts with PRO themes ››

الذكاء الاصطناعي الضعيف أو Narrow AI، هو نوع من الذكاء الاصطناعي مصمم لأداء مهام محددة.
هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل جيد للغاية في مجال معين، لكنه لا يستطيع أداء مهام أخرى.
على سبيل المثال، نظام التعرف على الوجوه أو نظام اقتراح المنتجات في متجر عبر الإنترنت، هي أمثلة على الذكاء الاصطناعي الضعيف.

الذكاء الاصطناعي القوي أو General AI، هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمكنه أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
يمتلك هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قدرات معرفية مماثلة للإنسان ويمكنه التعلم والاستدلال في مجالات مختلفة.
حاليًا، لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي في المراحل البحثية ولم يتم تحقيقه بالكامل بعد.
الذكاء الاصطناعي الفائق أو Super AI، هو نوع من الذكاء الاصطناعي يتجاوز ذكاء الإنسان.
يمكن لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي أن يعمل بشكل أفضل من البشر في مجالات مختلفة ويمكن أن يكون له تأثيرات كبيرة جدًا على المجتمع.
يترافق تطوير الذكاء الاصطناعي الفائق مع العديد من التحديات الأخلاقية والأمنية التي تتطلب فحصًا دقيقًا.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات واسعة ومتنوعة للغاية.
في مجال #الطب، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الصحية الشخصية.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية وتشخيص علامات الأمراض بدقة عالية.

في مجال #الصناعة، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الإنتاج والتنبؤ بأعطال المعدات وتحسين جودة المنتجات.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المستشعرات وتحديد الأنماط التي تشير إلى احتمال تعطل المعدات.

في مجال #النقل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين طرق النقل وتحسين سلامة الطرق.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل صور الكاميرات وبيانات المستشعرات واتخاذ القرارات المناسبة في ظروف القيادة المختلفة.

في مجال #خدمة_العملاء، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم إجابات سريعة ودقيقة لأسئلة العملاء وتقديم الدعم الفني وتحسين رضا العملاء.
على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة الذكية الإجابة على أسئلة العملاء الشائعة، وإذا لزم الأمر، إحالتهم إلى خبراء بشريين.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

في مجال #المالية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة المالية الشخصية.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية ومنع حدوث الاحتيال.

الصناعة	التطبيقات
الطب	تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية
الصناعة	تحسين الإنتاج والتنبؤ بالأعطال
النقل	السيارات ذاتية القيادة وتحسين الطرق

التعلم الآلي ودوره في الذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي (Machine Learning) هو أحد أهم الفروع الفرعية للذكاء الاصطناعي التي تسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في الواقع، يسمح التعلم الآلي للآلات بتحديد الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات والتنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً عليها.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، ولكل منها مناسبة لنوع معين من المشكلات.
بعض هذه الخوارزميات هي:

• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات مُصنَّفة.
  بعبارة أخرى، البيانات التي تكون الإجابة الصحيحة لها معروفة.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات غير مصنفة ويجب عليها اكتشاف الأنماط والهياكل المخفية في البيانات.
• التعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning) في هذا النوع من التعلم، تتعلم الآلة من خلال التجربة والخطأ وتحاول إيجاد أفضل استراتيجية لتحقيق الهدف من خلال تلقي المكافآت والعقوبات.

يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا جدًا في تطوير الذكاء الاصطناعي.
تعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم على خوارزميات التعلم الآلي.
على سبيل المثال، تستفيد أنظمة التعرف على الوجوه وأنظمة اقتراح المنتجات وأنظمة ترجمة اللغة من التعلم الآلي.

لا يزال تطوير التعلم الآلي مستمرًا ويعمل الباحثون على خوارزميات جديدة وتحسين الخوارزميات الحالية.
الهدف من هذه الجهود هو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعلم والاستدلال بطريقة مماثلة للإنسان.

هل تضيع فرص عملك بسبب موقع ويب قديم؟ مع رساوب، قم بحل مشكلة عدم جذب العملاء المحتملين من خلال موقع الويب إلى الأبد!
✅ جذب المزيد من العملاء المحتملين ذوي الجودة العالية
✅ زيادة مصداقية العلامة التجارية في نظر العملاء
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع الشركة

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من إمكاناته الهائلة، يواجه الذكاء الاصطناعي أيضًا تحديات وقيود.
أحد هذه التحديات هو نقص البيانات التدريبية.
تتطلب العديد من خوارزميات التعلم الآلي كمية كبيرة من البيانات للتدريب.
إذا لم تكن البيانات التدريبية كافية، فقد يكون أداء نظام الذكاء الاصطناعي ضعيفًا.

التحدي الآخر هو التعميم.
قد لا يتمكن نظام الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه على مشكلة معينة من الإجابة جيدًا على المشكلات المماثلة.
هذه المشكلة ترجع إلى حقيقة أن نظام الذكاء الاصطناعي قد تعلم فقط الأنماط الموجودة في البيانات التدريبية.

التحدي الثالث هو القابلية للتفسير.
العديد من خوارزميات التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية العميقة، معقدة للغاية ويصعب فهم كيفية عملها.
قد تتسبب هذه المشكلة في حدوث مشكلات في مجال الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، هناك تحديات أخلاقية واجتماعية يجب معالجتها.
على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على الوجوه إلى انتهاك خصوصية الأفراد.
أيضًا، يمكن أن يؤدي تطوير الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف.
لذلك، من الضروري أن يتم تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي مع مراعاة هذه التحديات والقيود.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على حياتنا

يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي واعدًا للغاية.
مع تقدم التكنولوجيا وزيادة قوة معالجة أجهزة الكمبيوتر، ستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على أداء مهام أكثر تعقيدًا.
من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا للغاية في حياتنا في المستقبل.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حل العديد من المشكلات العالمية، مثل تغير المناخ والفقر والأمراض.

أحد المجالات التي سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير عليها هو مجال #الصحة.
يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي الأطباء في تشخيص الأمراض وتطوير علاجات جديدة وتقديم رعاية صحية شخصية.
أيضًا، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الأشخاص على اتباع أسلوب حياة أكثر صحة ومنع ظهور الأمراض.

في مجال #التعليم، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الطلاب على التعلم بشكل أفضل وتحقيق إمكاناتهم.
يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي المعلمين في تقديم تعليم مخصص وتقديم ملاحظات فورية للطلاب.

في مجال #الأعمال، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على أن تصبح أكثر كفاءة وتقليل التكاليف وتقديم منتجات وخدمات أفضل.
يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي الشركات في أتمتة العمليات وتحليل البيانات واتخاذ القرارات.
ومع ذلك، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي يأتي مع تحديات يجب معالجتها.
من الضروري أن يتم تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي مع مراعاة القضايا الأخلاقية والاجتماعية لتجنب العواقب السلبية.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مفهوم واسع يشير إلى الجهد المبذول لإنشاء آلات قادرة على أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا.
يمكن أن تشمل هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.
التعلم العميق (Deep Learning) هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي، والذي يعتبر بدوره مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.
بعبارة أخرى، التعلم العميق هو إحدى طرق تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

الفرق الرئيسي بين التعلم العميق وطرق التعلم الآلي الأخرى هو كيفية استخراج الميزات من البيانات.
في طرق التعلم الآلي التقليدية، يجب على الخبراء استخراج الميزات يدويًا.
ولكن في التعلم العميق، تستخرج الشبكات العصبية العميقة الميزات تلقائيًا من البيانات.
هذا يجعل التعلم العميق أكثر ملاءمة للمشكلات الأكثر تعقيدًا التي تتطلب استخراج ميزات معقدة.
على سبيل المثال، حقق التعلم العميق نتائج جيدة جدًا في مجالات مثل التعرف على الصور والتعرف على الصوت وترجمة اللغة.
ومع ذلك، يتطلب التعلم العميق كمية كبيرة من البيانات التدريبية وقوة معالجة عالية.
أيضًا، يصعب تفسير الشبكات العصبية العميقة ويصعب فهم كيفية عملها.

الميزة	التعلم الآلي	التعلم العميق
استخراج الميزات	يدوي	تلقائي
حجم البيانات	قليل	كثير
التعقيد	قليل	كثير

القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي

يترافق تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي مع العديد من القضايا الأخلاقية التي يجب معالجتها.
إحدى هذه القضايا هي #الخصوصية.
تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الكثير من البيانات للتدريب والتشغيل.
يمكن أن يؤدي جمع هذه البيانات واستخدامها إلى انتهاك خصوصية الأفراد.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة التعرف على الوجوه التعرف على وجوه الأشخاص سرًا وجمع معلوماتهم الشخصية.

القضية الأخرى هي #التمييز.
إذا كانت البيانات التدريبية لنظام الذكاء الاصطناعي متحيزة، فقد يتخذ نظام الذكاء الاصطناعي أيضًا قرارات تمييزية.
على سبيل المثال، قد يتخذ نظام الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه لتوظيف الأفراد عن غير قصد قرارًا لصالح مجموعة معينة من الأشخاص.

القضية الثالثة هي #المسؤولية.
إذا ارتكب نظام الذكاء الاصطناعي خطأ وتسبب في ضرر، فمن المسؤول؟ هل المطور نظام الذكاء الاصطناعي مسؤول أم مستخدمه؟ لم يتم حل هذه المشكلة بالكامل بعد وتحتاج إلى فحص دقيق.
بالإضافة إلى ذلك، هناك مخاوف بشأن فقدان الوظائف بسبب الأتمتة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
من الضروري وضع سياسات ولوائح مناسبة للتعامل مع هذه القضايا الأخلاقية لضمان الاستخدام المسؤول والعادل للذكاء الاصطناعي.

هل موقع متجرك الإلكتروني جاهز لجذب أقصى عدد من العملاء وزيادة المبيعات؟ رساوب من خلال تصميم مواقع متاجر حديثة وفعالة، سيحول عملك عبر الإنترنت.

✅ زيادة السرعة وتحسين محركات البحث
✅ تجربة مستخدم ممتازة على الهاتف المحمول وسطح المكتب

⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع متجر من رساوب!

أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي

لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، هناك أدوات مختلفة تساعد المطورين على بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بسهولة.
بعض هذه الأدوات هي:

• TensorFlow هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة جوجل.
  TensorFlow مناسب جدًا لتطوير نماذج التعلم العميق ويدعم لغات البرمجة بايثون و C++.
• PyTorch هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة فيسبوك.
  PyTorch مناسب أيضًا لتطوير نماذج التعلم العميق ويدعم لغة البرمجة بايثون.
• Keras هي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء نماذج التعلم العميق.
  يعتمد Keras على TensorFlow أو Theano أو CNTK ويساعد المطورين على بناء وتدريب نماذج التعلم العميق بسهولة.
• Scikit-learn هي مكتبة تعلم آلي للغة البرمجة بايثون.
  يتضمن Scikit-learn خوارزميات تعلم آلي مختلفة مثل الانحدار والتصنيف والتجميع.

بالإضافة إلى هذه المكتبات، هناك أدوات أخرى تساعد المطورين في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، تتيح المنصات السحابية مثل Google Cloud AI Platform و Amazon SageMaker للمطورين تدريب وتوزيع نماذج الذكاء الاصطناعي بسهولة.
يعتمد اختيار الأداة المناسبة لتطوير الذكاء الاصطناعي على نوع المشكلة ومهارات المطور.

كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي؟

يتطلب تعلم الذكاء الاصطناعي مزيجًا من المعرفة النظرية والخبرة العملية.
يمكنك زيادة معرفتك النظرية من خلال حضور الدورات التدريبية عبر الإنترنت والمشاركة في ورش العمل وقراءة الكتب والمقالات.

بعض المصادر الجيدة عبر الإنترنت لتعلم الذكاء الاصطناعي هي:

• Coursera يقدم دورات مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• edX يقدم أيضًا دورات مماثلة.
• Udacity يقدم دورات أكثر تخصصًا في مجال الذكاء الاصطناعي.
• Khan Academy يقدم موارد تعليمية مجانية في مجال الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والتي تعتبر مفيدة لتعلم الذكاء الاصطناعي.

لاكتساب الخبرة العملية، يمكنك المشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي والمشاركة في مسابقات التعلم الآلي ومشاركة التعليمات البرمجية الخاصة بك على GitHub.
أيضًا، يمكنك إنشاء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow و PyTorch.

أهم شيء في تعلم الذكاء الاصطناعي هو الصبر والمثابرة.
الذكاء الاصطناعي مجال معقد ويستغرق تعلمه وقتًا.
ولكن بالجهد والمثابرة، يمكنك اكتساب المهارات اللازمة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.

أسئلة وأجوبة

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
سوشال مدیا هوشمند: پلتفرمی خلاقانه برای بهبود افزایش نرخ کلیک با هدف‌گذاری دقیق مخاطب.
دیجیتال برندینگ هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای افزایش فروش توسط استراتژی محتوای سئو محور.
گوگل ادز هوشمند: ابزاری مؤثر جهت افزایش بازدید سایت به کمک اتوماسیون بازاریابی.
رپورتاژ هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای افزایش بازدید سایت توسط تحلیل هوشمند داده‌ها.
استراتژی محتوا هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال مدیریت کمپین‌ها از طریق استفاده از داده‌های واقعی هستند.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

منابع

هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟
,

دیگر هیچ مقاله‌ای را از دست ندهید

محتوای کاملاً انتخاب شده، مطالعات موردی، به‌روزرسانی‌های بیشتر.

ثبت