ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي استخداماته؟
ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي استخداماته؟
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر الذي يهتم ببناء آلات قادرة على القيام بمهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا.
قد تتضمن هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.
في الواقع، يهدف #الذكاء_الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة يمكنها التفكير والتصرف مثل البشر.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة ومتنوعة للغاية.
ومن بينها ما يلي:
- صناعة السيارات السيارات ذاتية القيادة التي لا تحتاج إلى سائق هي واحدة من أعظم إنجازات الذكاء الاصطناعي.
- الطب يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتصميم الأدوية وتقديم خدمات علاجية شخصية.
- المالية يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال المالي وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات الاستشارية المالية.
- التسويق يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات العملاء وتقديم إعلانات مستهدفة وتحسين تجربة المستخدم.
- التصنيع يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات الإنتاج ومراقبة الجودة والتنبؤ بأعطال المعدات.
هذا مجرد جزء من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ونشهد كل يوم ابتكارات جديدة في هذا المجال.
على سبيل المثال، ويكيبيديا هي مصدر ممتاز للحصول على مزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي.
هل يعرض موقعك الحالي مصداقية علامتك التجارية كما ينبغي؟ أم أنه ينفر العملاء المحتملين؟
Rasawb، مع سنوات من الخبرة في تصميم مواقع الشركات الاحترافية، هو الحل الشامل لك.
✅ موقع حديث وجميل ويتناسب مع هوية علامتك التجارية
✅ زيادة كبيرة في جذب العملاء المتوقعين والعملاء الجدد
⚡ اتصل بـ Rasawb الآن للحصول على استشارة مجانية لتصميم موقع الشركة!
أنواع الذكاء الاصطناعي والأساليب والتقنيات
أنواع الذكاء الاصطناعي والأساليب والتقنيات
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على معايير مختلفة.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا هو بناءً على مستوى قدرة الذكاء الاصطناعي، والذي ينقسم إلى ثلاث فئات:
- الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI) تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة معينة ويؤدي بشكل جيد للغاية في نفس المجال.
تشمل أمثلة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أنظمة التعرف على الوجوه وفلاتر البريد العشوائي وأنظمة التوصية. - الذكاء الاصطناعي العام (General AI) هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادر على القيام بأي شيء يمكن للإنسان القيام به.
في الوقت الحالي، لا يوجد ذكاء اصطناعي عام وهو أحد الأهداف طويلة المدى للباحثين في هذا المجال. - الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI) هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يتجاوز الذكاء البشري وقادر على حل المشكلات التي لا يستطيع البشر حلها.
لا يزال هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في مرحلة الفرضية وهناك مخاوف بشأن المخاطر المحتملة.
هناك تقنيات مختلفة لتطبيق الذكاء الاصطناعي، وأهمها التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) ورؤية الكمبيوتر (Computer Vision).
لكل من هذه التقنيات تطبيقاتها الخاصة، واعتمادًا على نوع المشكلة التي نريد حلها، نستخدم إحدى هذه التقنيات أو مزيجًا منها.
على سبيل المثال، يعمل التعلم العميق بشكل جيد جدًا في التعرف على الصور والصوت، في حين أن معالجة اللغة الطبيعية مناسبة لفهم وإنتاج النصوص.
التعلم الآلي هو حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي
التعلم الآلي هو حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي
التعلم الآلي (Machine Learning أو ML) هو فرع فرعي من الذكاء الاصطناعي يسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
في الواقع، بدلاً من أن يقوم المبرمج بإدخال القواعد والمنطق مباشرة في الكود، تستخرج خوارزميات التعلم الآلي الأنماط والعلاقات باستخدام البيانات وتتخذ القرارات بناءً عليها.
هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، وأهمها ما يلي:
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات مُعلَّمة (labeled data).
وهذا يعني أن الإخراج الصحيح محدد أيضًا لكل نموذج بيانات.
الهدف من الخوارزمية هو تعلم نموذج يمكنه التنبؤ بالإخراج الصحيح للبيانات الجديدة. - التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات غير مُعلَّمة.
الهدف من الخوارزمية هو اكتشاف الأنماط والهياكل الخفية في البيانات.
التجميع (clustering) وتقليل الأبعاد (dimensionality reduction) هما من التقنيات الشائعة في التعلم غير الخاضع للإشراف. - التعلم المعزز (Reinforcement Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم وضع عامل (agent) في بيئة (environment) ويتعلم كيفية اتخاذ أفضل القرارات لكسب المزيد من المكافآت من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة وتلقي المكافآت أو العقوبات.
التعلم الآلي له تطبيقات واسعة جدًا، بما في ذلك الكشف عن الاحتيال وتوصية المنتجات والتنبؤ بالطقس والقيادة الذاتية.
فيما يلي جدول نموذجي لتطبيقات التعلم الآلي:
| التطبيق | الوصف |
|---|---|
| الكشف عن الاحتيال | تحديد المعاملات المشبوهة في الأنظمة المالية |
| توصية المنتج | اقتراح المنتجات للمستخدمين بناءً على أذواقهم وسلوكهم |
| التنبؤ بالطقس | التنبؤ بالظروف الجوية باستخدام بيانات الأرصاد الجوية |
| القيادة الذاتية | التحكم في السيارة دون الحاجة إلى سائق |
التعلم العميق هو ثورة الذكاء الاصطناعي
التعلم العميق هو ثورة الذكاء الاصطناعي
التعلم العميق (Deep Learning أو DL) هو فرع فرعي من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات العديدة (الشبكات العميقة) للتعلم.
تتكون هذه الشبكات من خلايا عصبية اصطناعية متصلة ببعضها البعض في طبقات.
تقوم كل خلية عصبية بتنفيذ دالة رياضية بسيطة وترسل إشارات إلى الطبقات اللاحقة.
من خلال تدريب الشبكة باستخدام الكثير من البيانات، يمكن للشبكة تعلم الأنماط والعلاقات المعقدة.
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ التعلم العميق في أنه لا يتطلب هندسة الميزات (feature engineering).
في طرق التعلم الآلي التقليدية، كان على الخبراء استخراج الميزات المهمة من البيانات وتقديمها كمدخلات للخوارزمية.
ولكن في التعلم العميق، تتعلم الشبكة هذه الميزات بنفسها من البيانات.
حقق التعلم العميق نجاحات كبيرة في مجالات مختلفة مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.
على سبيل المثال، تعمل الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks أو CNNs) بشكل جيد جدًا في التعرف على الصور، بينما تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks أو RNNs) في معالجة النصوص والصوت.
أحد أهم تطبيقات التعلم العميق هو تطوير الأنظمة ذاتية القيادة.
تستخدم السيارات ذاتية القيادة الشبكات العصبية العميقة للتعرف على الأشياء والتنقل والتحكم في السيارة.
هل تعلم أن 94٪ من الانطباعات الأولى للمستخدمين عن الأعمال التجارية تتعلق بتصميم موقع الويب الخاص بها؟ مع تصميم موقع الشركة الاحترافي من قبل **Rasawb**، قم بتحويل هذا الانطباع الأول إلى فرصة للنمو.
✅ جذب المزيد من العملاء وزيادة المبيعات
✅ خلق مصداقية وثقة في نظر الجمهور⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم الموقع!
معالجة اللغة الطبيعية فهم وإنتاج اللغة البشرية
معالجة اللغة الطبيعية فهم وإنتاج اللغة البشرية
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح للآلات بفهم وإنتاج اللغة البشرية.
الهدف من NLP هو أن تتمكن الآلات من قراءة النصوص وتلخيصها وترجمتها والإجابة على الأسئلة.
تستخدم NLP تقنيات مختلفة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق وقواعد اللغويات لمعالجة اللغة.
تتمثل إحدى أهم مهام NLP في التحليل النحوي (parsing)، مما يعني التعرف على البنية النحوية للجملة.
المهمة الأخرى هي التحليل الدلالي (semantic analysis)، مما يعني فهم معنى الجملة.
NLP لها تطبيقات واسعة جدًا، بما في ذلك:
- الترجمة الآلية الترجمة التلقائية للنصوص من لغة إلى أخرى.
- Chatbots البرامج التي يمكنها إجراء محادثات مع البشر باللغة الطبيعية.
- تحليل المشاعر تحديد المشاعر والآراء الموجودة في النصوص.
- تلخيص النصوص إنتاج ملخص قصير لنص طويل.
- الكشف عن البريد العشوائي تحديد رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها والضارة.
مع التقدم في تقنيات التعلم العميق، حققت NLP نجاحات كبيرة.
على سبيل المثال، يمكن لنماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models أو LLMs) مثل GPT-3 و BERT إنتاج نصوص سلسة وطبيعية للغاية وتُستخدم في مجالات مختلفة مثل الترجمة والتلخيص وإنتاج المحتوى.
رؤية الكمبيوتر ترى العالم من خلال عدسة الذكاء الاصطناعي
رؤية الكمبيوتر ترى العالم من خلال عدسة الذكاء الاصطناعي
رؤية الكمبيوتر (Computer Vision أو CV) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح للآلات بفهم الصور ومقاطع الفيديو.
الهدف من رؤية الكمبيوتر هو أن تتمكن الآلات من التعرف على الأشياء وتفسير المشاهد وتحديد الأحداث.
تستخدم رؤية الكمبيوتر تقنيات مختلفة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة الصور لتحليل الصور ومقاطع الفيديو.
تتمثل إحدى أهم مهام رؤية الكمبيوتر في الكشف عن الأشياء (object detection)، مما يعني تحديد وتحديد موقع الأشياء في الصورة.
المهمة الأخرى هي تجزئة الصورة (image segmentation)، مما يعني تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة.
رؤية الكمبيوتر لها تطبيقات واسعة جدًا، بما في ذلك:
- التعرف على الوجوه التعرف على الأشخاص من صور الوجه.
- التعرف على لوحات ترخيص السيارات التعرف على لوحات ترخيص السيارات في صور كاميرات المرور.
- فحص الجودة الكشف عن العيوب في المنتجات المصنعة.
- التصوير الطبي تحليل الصور الطبية لتشخيص الأمراض.
- القيادة الذاتية التعرف على الأشياء والتنقل في السيارات ذاتية القيادة.
مع التقدم في تقنيات التعلم العميق، حققت رؤية الكمبيوتر نجاحات كبيرة.
على سبيل المثال، تعمل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) بشكل جيد جدًا في التعرف على الصور وتُستخدم في مجالات مختلفة مثل التعرف على الوجوه والكشف عن الأشياء والتصوير الطبي.
الأخلاق والمسؤولية في الذكاء الاصطناعي
الأخلاق والمسؤولية في الذكاء الاصطناعي
مع التوسع المستمر لـ الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية القضايا الأخلاقية والمتعلقة بالمسؤولية المرتبطة بهذه التكنولوجيا.
تعتبر الأسئلة مثل كيف يمكننا التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل محايد، وكيف يمكننا منع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي، ومن المسؤول عن القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي، من بين أهم التحديات التي تواجه المجتمع.
تتمثل إحدى أهم القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي في التمييز.
إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي تمييزية، فقد يتخذ النظام أيضًا قرارات تمييزية.
على سبيل المثال، قد يكون نظام التعرف على الوجه أقل دقة في التعرف على وجوه الأشخاص ذوي البشرة الداكنة.
القضية الأخرى هي الخصوصية.
غالبًا ما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الكثير من البيانات الشخصية حتى تتمكن من الأداء بشكل جيد.
قد تتضمن هذه البيانات معلومات حساسة مثل السجلات الطبية والمعلومات المالية ومعلومات حول سلوك الأشخاص عبر الإنترنت.
كيف يمكننا التأكد من أن هذه البيانات محفوظة بأمان ولا يتم إساءة استخدامها؟
المسؤولية هي أيضًا قضية مهمة.
إذا ارتكب نظام الذكاء الاصطناعي خطأ وتسبب في ضرر، فمن المسؤول؟ هل هم مطورو النظام أم مستخدمو النظام أم النظام نفسه؟
| القضية | الوصف |
|---|---|
| التمييز | قرارات غير عادلة بسبب البيانات التمييزية |
| الخصوصية | إساءة استخدام البيانات الشخصية |
| المسؤولية | تحديد المسؤولية في حالة حدوث خطأ |
ما هي التوقعات التي يجب أن نتوقعها من مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
ما هي التوقعات التي يجب أن نتوقعها من مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي يتقدم بسرعة ومن المتوقع أن يلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
من أهم الاتجاهات المستقبلية لـ الذكاء الاصطناعي ما يلي:
- الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام هو أحد الأهداف طويلة المدى للباحثين في هذا المجال.
سيكون AGI قادرًا على القيام بأي شيء يمكن للإنسان القيام به. - الذكاء الاصطناعي الواعي (Conscious AI) إنشاء ذكاء اصطناعي واعي هو تحد أكبر.
سيكون الذكاء الاصطناعي الواعي قادرًا على امتلاك مشاعره وتجاربه الخاصة. - الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI أو XAI) زيادة الشفافية وقابلية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تساعدنا XAI على فهم كيفية اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي للقرارات. - الذكاء الاصطناعي الحافة (Edge AI) تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي على أجهزة حافة الشبكة، مثل الهواتف المحمولة والكاميرات.
يقلل هذا من التأخير ويزيد من الخصوصية. - الذكاء الاصطناعي الكمي (Quantum AI) استخدام أجهزة الكمبيوتر الكمومية لتدريب وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يزيد هذا من سرعة ودقة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين العديد من جوانب حياتنا، بما في ذلك الرعاية الصحية والتعليم والنقل والتصنيع.
ومع ذلك، من المهم أيضًا الانتباه إلى القضايا الأخلاقية والمتعلقة بالمسؤولية المرتبطة بهذه التكنولوجيا والتأكد من استخدام الذكاء الاصطناعي لصالح الجميع.
هل أنت غير راضٍ عن انخفاض معدل تحويل الزوار إلى عملاء على موقع متجرك؟
مع تصميم موقع متجر احترافي من قبل Rasawb، حل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ زيادة معدل تحويل الزائر إلى عميل
✅ خلق تجربة مستخدم ممتازة وكسب ثقة العميل
⚡ احصل على استشارة مجانية
كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي المصادر والأدوات
كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي المصادر والأدوات
إذا كنت مهتمًا بتعلم الذكاء الاصطناعي، فهناك العديد من المصادر والأدوات المتاحة لك.
من أهم المصادر ما يلي:
- الدورات التدريبية عبر الإنترنت تقدم مواقع مثل Coursera و edX و Udacity دورات الذكاء الاصطناعي المختلفة التي يمكنك حضورها عبر الإنترنت.
- الكتب هناك العديد من الكتب حول الذكاء الاصطناعي التي يمكنك استخدامها لتعلم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
- المقالات العلمية تقدم المقالات العلمية أحدث النتائج البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي.
- المنتديات والمجموعات عبر الإنترنت يساعدك الانضمام إلى المنتديات والمجموعات عبر الإنترنت لـ الذكاء الاصطناعي على التواصل مع المتحمسين الآخرين لهذا المجال والتعلم من تجاربهم.
من أهم أدوات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
- Python هي لغة برمجة شائعة لـ الذكاء الاصطناعي.
- TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر لـ التعلم الآلي تم تطويرها بواسطة Google.
- PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر أخرى لـ التعلم الآلي تم تطويرها بواسطة Facebook.
- Scikit-learn هي مكتبة مفتوحة المصدر لـ التعلم الآلي تتضمن خوارزميات مختلفة للتصنيف والانحدار والتجميع.
باستخدام هذه المصادر والأدوات، يمكنك تعلم الذكاء الاصطناعي واكتساب الخبرة في هذا المجال.
تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل الفرص والتحديات
تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل الفرص والتحديات
الذكاء الاصطناعي له تأثير كبير على سوق العمل.
من ناحية أخرى، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الإنتاجية وخلق فرص عمل جديدة.
من ناحية أخرى، يمكن أن يتسبب الذكاء الاصطناعي في استبدال بعض الوظائف وزيادة البطالة.
بعض الوظائف التي من المرجح أن يحل محلها الذكاء الاصطناعي هي:
- مشغلو الهاتف
- موظفو المكاتب
- سائقو سيارات الأجرة والشاحنات
- عمال خط الإنتاج
بعض الوظائف التي من المرجح أن يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي هي:
- مهندسو الذكاء الاصطناعي
- علماء البيانات
- متخصصو التعلم الآلي
- متخصصو معالجة اللغة الطبيعية
حتى نتمكن من الاستفادة من الفرص التي يخلقها الذكاء الاصطناعي وإدارة تحدياته، نحتاج إلى تحسين مهاراتنا والاستعداد للوظائف الجديدة.
أيضًا، نحتاج إلى تبني سياسات مناسبة لدعم العمال المستضعفين.
الأسئلة المتداولة
| السؤال | الإجابة |
|---|---|
| ما هو الذكاء الاصطناعي؟ | هو محاكاة للذكاء البشري في الآلات المبرمجة للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم. |
| ما هي الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي؟ | تشمل تعلم الآلة، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الحاسوب، والروبوتات. |
| ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟ | هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات وتحديد الأنماط دون برمجة صريحة. |
| اذكر أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. | المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية في نتفليكس وأمازون، السيارات ذاتية القيادة، وبرامج التعرف على الوجه. |
| ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟ | هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (عميقة) لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. |
| ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟ | هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية. |
| ما هي بعض المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي؟ | تشمل التحيز في البيانات، الخصوصية، فقدان الوظائف، والمسؤولية في حال وقوع أخطاء. |
| ما هي الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي؟ | زيادة الكفاءة، تحسين اتخاذ القرار، أتمتة المهام المتكررة، واكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات. |
| كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟ | في تشخيص الأمراض، اكتشاف الأدوية، تحليل الصور الطبية، والرعاية الشخصية للمرضى. |
| كيف ترى مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ | من المتوقع أن يستمر في التطور بوتيرة سريعة، مما يؤثر على جميع جوانب الحياة البشرية، من الصناعة إلى التعليم والترفيه. |
وخدمات أخرى لوكالة رسا ويب الإعلانية في مجال الإعلان
هوية العلامة التجارية الذكية: حل احترافي لإدارة الحملات مع التركيز على استخدام البيانات الحقيقية.
تحسين معدل التحويل الذكي: مصمم للشركات التي تسعى إلى النمو عبر الإنترنت من خلال استخدام البيانات الحقيقية.
وسائل التواصل الاجتماعي الذكية: مزيج من الإبداع والتكنولوجيا لزيادة معدل النقر من خلال الاستهداف الدقيق للجمهور.
UI/UX الذكي: حل سريع وفعال لجذب العملاء مع التركيز على تصميم واجهة مستخدم جذابة.
تطوير مواقع الويب الذكية: حل احترافي لجذب العملاء مع التركيز على استخدام البيانات الحقيقية.
وأكثر من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلان عبر الإنترنت والاستشارات الإعلانية والحلول المؤسسية
الإعلان عبر الإنترنت | استراتيجية إعلانية | تقرير إعلاني
المصادر
نظرة عامة على عام 2023 للذكاء الاصطناعي في MIT Technology Review
,أكبر 10 اتجاهات للذكاء الاصطناعي في عام 2024 وفقًا لمجلة Forbes
,صفحة الذكاء الاصطناعي على موقع McKinsey (المقالات والأبحاث)
,موقع الذكاء الاصطناعي في Google
؟ مع الخدمات المتخصصة لوكالة التسويق الرقمي “Rasawb Afrin”، حقق أهدافك التسويقية الرقمية وحقق حضورًا قويًا على الويب من تصميم موقع ويب آمن وجذاب إلى التحسين الاحترافي.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجوار البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين رقم 6
