ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

الذكاء الاصطناعي (#AI) هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يهدف إلى بناء آلات قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادة ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات والإدراك وفهم اللغة الطبيعية.
الذكاء الاصطناعي هو في الواقع محاولة لتقليد أو محاكاة الذكاء البشري في الآلات.
تتم هذه المحاكاة من خلال خوارزميات ونماذج رياضية معقدة تسمح للآلات بالتعلم من البيانات والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.

بشكل عام، يتكون الذكاء الاصطناعي من قسمين رئيسيين: البيانات والخوارزميات.
تمنح البيانات الآلات المعلومات اللازمة للتعلم، وتعطي الخوارزميات الآلات تعليمات حول كيفية معالجة هذه المعلومات واستخدامها.
هناك أنواع مختلفة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
تم تصميم كل من هذه الخوارزميات لأداء مهام معينة ولها مزاياها وعيوبها الخاصة.

اليوم، تغلغل الذكاء الاصطناعي في العديد من جوانب حياتنا، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة والمساعدين الصوتيين وأنظمة التعرف على الوجوه وأدوات ترجمة اللغة.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في المستقبل ويؤثر على حياتنا بشكل كبير.

هل أنت قلق بشأن انخفاض معدل التحويل لموقع الويب الخاص بمتجرك ولا تحقق المبيعات التي تريدها؟
رساوب هي الحل المتخصص لك للحصول على موقع ويب تجاري ناجح.
✅ زيادة كبيرة في معدل التحويل والمبيعات
✅ تصميم احترافي وسهل الاستخدام لإرضاء العملاء
⚡ هل أنت مستعد لإحداث ثورة في المبيعات عبر الإنترنت؟ احصل على استشارة مجانية!

أنواع الذكاء الاصطناعي: الأساليب والتطبيقات

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئات مختلفة بناءً على قدراته وتطبيقاته.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا هو التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي العام (General AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق لأداء مهمة معينة ويعمل بشكل جيد للغاية في تلك المهمة، ولكنه لا يستطيع أداء مهام أخرى.
على سبيل المثال، نظام التعرف على الوجوه هو ذكاء اصطناعي ضيق، لأنه لا يمكنه سوى التعرف على الوجوه.
الذكاء الاصطناعي العام، من ناحية أخرى، لديه ذكاء مشابه للذكاء البشري ويمكنه أداء أي مهمة يمكن أن يقوم بها الإنسان.
لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في المراحل الأولى من التطوير ولم يتم تحقيقه بالكامل حتى الآن.

بناءً على كيفية التعلم والأداء، يمكن أيضًا تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئات أخرى، بما في ذلك تعلم الآلة (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing).
يتيح تعلم الآلة للآلات التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها صراحة.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم شبكات عصبية عميقة للتعلم.
تتيح معالجة اللغة الطبيعية للآلات فهم اللغة البشرية والتفاعل معها.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة جدًا وتشمل مجالات مختلفة مثل الطب والمالية والنقل والتصنيع.
في الطب، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الشخصية.
في مجال التمويل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات الاستشارية.
في مجال النقل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين المسارات وتقليل الازدحام المروري.
في التصنيع، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات ومراقبة الجودة والتنبؤ بالأعطال.

تعلم الآلة: القلب النابض للذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة هو أحد أهم وأكثر فروع الذكاء الاصطناعي استخدامًا.
في تعلم الآلة، يتم إعطاء الآلات بيانات، وباستخدام خوارزميات مختلفة، تستخرج الآلات الأنماط والقواعد من هذه البيانات.
ثم تستخدم الآلات هذه الأنماط والقواعد للتنبؤ أو اتخاذ القرارات بشأن البيانات الجديدة.
بعبارة أخرى، يتيح تعلم الآلة للآلات التعلم من الخبرة وتحسين أدائها دون أن تتم برمجتها صراحة.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات تعلم الآلة، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم الخاضع للإشراف، يتم إعطاء الآلات بيانات مُصنَّفة وتتعلم الآلات كيفية تخصيص التصنيفات للبيانات الجديدة.
في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم إعطاء الآلات بيانات غير مصنفة وتتعلم الآلات اكتشاف الأنماط والهياكل المخفية في البيانات.
في التعلم المعزز، تتعلم الآلات كيفية اتخاذ الإجراءات التي تزيد من المكافأة إلى أقصى حد من خلال التفاعل مع بيئة ما.

يستخدم تعلم الآلة في العديد من التطبيقات، بما في ذلك الكشف عن الاحتيال وتشخيص الأمراض وأنظمة التوصية والسيارات ذاتية القيادة.
على سبيل المثال، في الكشف عن الاحتيال، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية والمساعدة في منع الاحتيال.
في تشخيص الأمراض، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تحليل الصور الطبية والمساعدة في تشخيص الأمراض في المراحل المبكرة.
تستخدم أنظمة التوصية خوارزميات تعلم الآلة لاقتراح المنتجات أو الخدمات للمستخدمين بناءً على أذواقهم واهتماماتهم.
تستخدم السيارات ذاتية القيادة خوارزميات تعلم الآلة لفهم محيطها واتخاذ القرارات بشأن كيفية القيادة.

الشبكات العصبية والتعلم العميق: نظرة أكثر عمقًا

الشبكات العصبية هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري.
تتكون هذه الشبكات من عدد كبير من العقد (أو الخلايا العصبية) المتصلة ببعضها البعض في شكل طبقات.
تتلقى كل عقدة مدخلًا وتعالجه وتنتج مخرجًا.
يتم إرسال مخرج كل عقدة كمدخل إلى العقد الأخرى في الطبقات اللاحقة.
يمكن للشبكات العصبية تعلم الأنماط المعقدة في البيانات واستخدامها لأداء مهام مختلفة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم الشبكات العصبية العميقة (الشبكات العصبية التي تحتوي على عدد كبير من الطبقات) للتعلم.
يمكن للشبكات العصبية العميقة تعلم الأنماط المعقدة للغاية في البيانات وتقديم أداء أفضل من خوارزميات تعلم الآلة التقليدية في العديد من المهام.
على سبيل المثال، في التعرف على الصور، يمكن للشبكات العصبية العميقة التعرف على الصور بدقة عالية جدًا، حتى لو كانت الصور بها ضوضاء أو اختلافات في الإضاءة أو اختلافات في زاوية الرؤية.
الذكاء الاصطناعي

تستخدم الشبكات العصبية العميقة حاليًا في العديد من التطبيقات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة والمساعدين الصوتيين وأنظمة التعرف على الوجوه وأدوات ترجمة اللغة.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن تلعب الشبكات العصبية العميقة دورًا أكثر أهمية في مستقبل الذكاء الاصطناعي وتساعد في تطوير أنظمة أكثر ذكاءً وكفاءة.

نوع الشبكة العصبية	التطبيقات	المزايا
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)	التعرف على الصور، معالجة الفيديو	كفاءة عالية في معالجة بيانات الصور
الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)	معالجة اللغة الطبيعية، التنبؤ بالسلاسل الزمنية	مناسبة للبيانات التسلسلية
الشبكات المولدة الخصومية (GANs)	توليد الصور، توليد البيانات	القدرة على توليد بيانات واقعية

هل سئمت من أن موقع الويب الخاص بمتجرك يحقق عددًا كبيرًا من الزيارات ولكن ليس مبيعات؟ تحل رساوب مشكلتك الأساسية من خلال تصميم مواقع ويب تجارية احترافية!
✅ زيادة كبيرة في المبيعات من خلال التصميم المستهدف
✅ تجربة مستخدم مثالية لعملائك
⚡ احصل على استشارة مجانية!

معالجة اللغة الطبيعية: اتصال الآلة بالإنسان

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتيح للآلات فهم اللغة البشرية وتفسيرها وإنتاجها.
تستخدم NLP خوارزميات مختلفة لتحليل بنية اللغة ومعناها، مما يتيح للآلات أداء مهام مثل ترجمة اللغة وتلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة وإنشاء النصوص.

تستخدم NLP تقنيات مختلفة بما في ذلك تعلم الآلة والتعلم العميق وقواعد اللغويات لمعالجة اللغة.
على سبيل المثال، في ترجمة اللغة، يمكن لنظام NLP تحليل النص باللغة المصدر وفهم معناه ثم ترجمته إلى اللغة الهدف.
في تلخيص النص، يمكن لنظام NLP تحليل النص وتحديد النقاط الرئيسية فيه ثم إنشاء ملخص قصير للنص.
الذكاء الاصطناعي

تستخدم NLP حاليًا في العديد من التطبيقات، بما في ذلك المساعدين الصوتيين وبرامج الدردشة وأنظمة البحث وأدوات ترجمة اللغة.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن تلعب NLP دورًا أكثر أهمية في مستقبل الاتصال بين الإنسان والآلة وتساعد في تطوير أنظمة أكثر ذكاءً وكفاءة.

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه العديد من التحديات والقيود على الرغم من التقدم الكبير الذي أحرزه في السنوات الأخيرة.
أحد أكبر التحديات هو نقص البيانات المصنفة.
تتطلب العديد من خوارزميات تعلم الآلة بيانات مُصنَّفة للتعلم، ولكن جمع هذه البيانات وتصنيفها يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا للغاية.
التحدي الآخر هو مسألة التعميم.
غالبًا ما تعمل خوارزميات تعلم الآلة بشكل جيد في البيئة التي تم تدريبها فيها، ولكنها قد لا تعمل بشكل جيد في البيئات الجديدة.

هناك مسألة أخرى تثار في الذكاء الاصطناعي وهي مسألة القدرة على الشرح.
تعمل العديد من خوارزميات تعلم الآلة، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، كصندوق أسود ولا يمكن فهم كيفية الوصول إلى قرار معين بسهولة.
يمكن أن تكون هذه المشكلة مشكلة في التطبيقات التي تتطلب الشفافية والموثوقية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى التحيز.
إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب خوارزميات تعلم الآلة متحيزة، فسوف تتعلم الخوارزميات هذا التحيز أيضًا وتتخذ قرارات غير عادلة أو تمييزية.

أخيرًا، هناك مخاوف بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل.
يعتقد بعض الخبراء أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى فقدان الوظائف، وخاصة الوظائف المتكررة والروتينية.
ومع ذلك، يعتقد البعض الآخر أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلق وظائف جديدة ويزيد الإنتاجية.
الذكاء الاصطناعي

مستقبل الذكاء الاصطناعي: التوقعات والاحتمالات

مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالاحتمالات.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا ويحدث تغييرات كبيرة في العديد من جوانب حياتنا.
في المستقبل، قد نشهد تطوير سيارات ذاتية القيادة أكثر تقدمًا ومساعدين صوتيين أكثر ذكاءً وأنظمة التعرف على الوجوه أكثر دقة وأدوات ترجمة لغة أكثر كفاءة.

يمكن أن يحدث الذكاء الاصطناعي تحولات هائلة في مجالات مختلفة مثل الطب والمالية والنقل والتصنيع.
في الطب، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض في المراحل المبكرة وتطوير علاجات شخصية وتقديم الرعاية الطبية عن بعد.
في مجال التمويل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات الاستشارية للعملاء.
في مجال النقل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير أنظمة نقل ذكية وتحسين المسارات وتقليل الازدحام المروري.
في التصنيع، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات ومراقبة الجودة والتنبؤ بالأعطال.

ومع ذلك، يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي أيضًا الاهتمام بالقضايا الأخلاقية والاجتماعية.
يجب التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يستخدم بشكل عادل ومسؤول ولا ينتهك حقوق وحريات الأفراد.
يجب أيضًا الانتباه إلى تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل ووضع خطط لدعم العمال وخلق وظائف جديدة.

القضايا الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي

يثير الذكاء الاصطناعي، إلى جانب فوائده العديدة، قضايا أخلاقية واجتماعية مهمة تتطلب الاهتمام والدراسة الدقيقة.
إحدى أهم القضايا هي مسألة التحيز.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تعلم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب واتخاذ قرارات غير عادلة أو تمييزية.
على سبيل المثال، قد يكون نظام التعرف على الوجوه أداءً ضعيفًا في التعرف على وجوه الأشخاص ذوي البشرة الداكنة إذا كانت بيانات التدريب الخاصة به تتضمن عددًا أقل من صور هؤلاء الأشخاص.
الذكاء الاصطناعي

المشكلة الأخلاقية	الوصف	الحل المقترح
التحيز	تتعلم الخوارزميات التحيزات الموجودة في البيانات.	استخدام بيانات متنوعة وغير متحيزة
الخصوصية	جمع واستخدام البيانات الشخصية دون موافقة الأفراد	الشفافية بشأن كيفية جمع البيانات واستخدامها
المساءلة	عدم وضوح المسؤولية في حالة حدوث خطأ أو ضرر	إنشاء قوانين ولوائح محددة

هناك مسألة أخرى تثار في الذكاء الاصطناعي وهي مسألة الخصوصية.
غالبًا ما تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لجمع وتحليل البيانات الشخصية للأفراد.
يمكن أن تتضمن هذه البيانات معلومات حساسة مثل المعلومات الطبية والمعلومات المالية والمعلومات المتعلقة بموقع الأفراد.
يمكن أن يكون جمع هذه البيانات واستخدامها دون موافقة الأفراد انتهاكًا لخصوصيتهم.
بالإضافة إلى ذلك، تثار مسألة المساءلة أيضًا في الذكاء الاصطناعي.
إذا اتخذ نظام الذكاء الاصطناعي قرارًا يؤدي إلى ضرر، فليس من الواضح من هو المسؤول.
هل المطور للنظام مسؤول؟ هل المستخدم للنظام مسؤول؟ أم أن النظام نفسه مسؤول؟

لمواجهة هذه القضايا الأخلاقية والاجتماعية، من الضروري وضع قوانين ولوائح تنظم استخدام الذكاء الاصطناعي وتحافظ على حقوق وحريات الأفراد.
من الضروري أيضًا أن ينتبه مطورو الذكاء الاصطناعي إلى القضايا الأخلاقية وأن يسعوا جاهدين لتطوير أنظمة عادلة وشفافة ومسؤولة.

هل لا يعكس موقع الويب الحالي لشركتك مصداقية وقوة علامتك التجارية كما ينبغي؟ تحل رساوب هذا التحدي لك من خلال تصميم موقع ويب للشركة احترافي.

✅ زيادة مصداقية وثقة الزوار

✅ جذب المزيد من العملاء المستهدفين

⚡ انقر للحصول على استشارة مجانية!

كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي: الموارد ومسارات التدريب

يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا، ولكن بالتخطيط والجهد المناسبين، يمكن لأي شخص اكتساب مهارات في هذا المجال.
الخطوة الأولى لتعلم الذكاء الاصطناعي هي الحصول على أساس قوي في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر.
المفاهيم مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات والإحصائيات ضرورية لفهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
أيضًا، من الضروري أن يكون لديك معرفة كافية بالبرمجة، وخاصة لغات البرمجة مثل بايثون و R وجافا، لتنفيذ واختبار خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

هناك مجموعة متنوعة من الموارد التعليمية لتعلم الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تساعدك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات والمشاريع العملية في تعلم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
بعض الدورات التدريبية الشائعة عبر الإنترنت في مجال الذكاء الاصطناعي هي دورات Coursera و edX و Udacity.
أيضًا، هناك العديد من الكتب في مجال الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعدك في تعلم هذه المفاهيم بعمق أكبر.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعدك المشاركة في المشاريع العملية في اكتساب خبرة عملية في مجال الذكاء الاصطناعي.

لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي، يمكنك البدء بتعلم المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
ثم يمكنك تعلم الخوارزميات المتقدمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة.
يمكنك أيضًا زيادة خبرتك العملية في هذا المجال من خلال المشاركة في المشاريع العملية ومسابقات الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في إيران: الوضع الحالي والإمكانات

تم التعرف على الذكاء الاصطناعي في إيران أيضًا كمجال مهم وإمكانات عالية.
في السنوات الأخيرة، بذلت جهود كبيرة لتطوير الذكاء الاصطناعي في إيران، بما في ذلك إنشاء مراكز بحثية وعقد دورات تدريبية ودعم الشركات الناشئة في هذا المجال.
ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي في إيران في المراحل الأولى من التطوير ويواجه العديد من التحديات.

أحد أكبر التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في إيران هو نقص القوى العاملة المتخصصة.
لتطوير الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى متخصصين لديهم المعرفة والمهارات الكافية في مجالات مختلفة بما في ذلك الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والإحصائيات.
يعد نقص البيانات المصنفة أيضًا تحديًا آخر.
تتطلب العديد من خوارزميات تعلم الآلة بيانات مُصنَّفة للتعلم، ولكن جمع هذه البيانات وتصنيفها يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا للغاية.

على الرغم من هذه التحديات، يتمتع الذكاء الاصطناعي في إيران بإمكانات عالية.
تمتلك إيران قوة عاملة شابة وموهوبة وحققت في السنوات الأخيرة تقدمًا كبيرًا في مجال علوم الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات.
أيضًا، تمتلك إيران موارد طبيعية غنية وأسواقًا كبيرة يمكن أن تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي.
لتحقيق هذه الإمكانات، من الضروري أن تتعاون الحكومة والجامعات والقطاع الخاص لتطوير الذكاء الاصطناعي في إيران.

أسئلة متداولة

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 الإعلانات
تحليل البيانات الذكي: مزيج من الإبداع والتكنولوجيا لجذب العملاء من خلال البرمجة المخصصة.
هوية العلامة التجارية الذكية: منصة إبداعية لتحسين زيادة معدل النقر من خلال تحليل البيانات الذكي.
وسائل التواصل الاجتماعي الذكية: مصممة للشركات التي تتطلع إلى إدارة الحملات من خلال استهداف الجمهور بدقة.
تحسين معدل التحويل الذكي: أداة فعالة للنمو عبر الإنترنت بمساعدة البرمجة المخصصة.
الربط الذكي: خدمة مخصصة لنمو العلامة التجارية الرقمية على أساس تحسين الصفحات الرئيسية.
وأكثر من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلانات عبر الإنترنت، والاستشارات الإعلانية والحلول التنظيمية
الإعلانات عبر الإنترنت | استراتيجية إعلانية | تقرير إعلاني

مصادر

كيف سيكون الذكاء الاصطناعي في عام 2024؟
,أهم أحداث الذكاء الاصطناعي في عام 2024
,