ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تعاريف وتاريخ ومفاهيم أساسية

الذكاء الاصطناعي (#ArtificialIntelligence) هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يتعامل مع بناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم وحل المشكلات والإدراك والاستدلال واللغويات.
يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ علماء مثل آلان تورينج وجون مكارثي في استكشاف إمكانية بناء آلات ذكية.

هناك تعريفات مختلفة للذكاء الاصطناعي، ولكن يمكن تقسيمها بشكل عام إلى فئتين: الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي القوي (General AI).
يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى الأنظمة المصممة لأداء مهمة معينة، مثل التعرف على الوجوه أو ترجمة اللغات.
في المقابل، يشير الذكاء الاصطناعي القوي إلى الأنظمة القادرة على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.

تشمل بعض المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة (Machine Learning)، والشبكات العصبية (Neural Networks)، ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)، والرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
يتيح تعلم الآلة للآلات التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
الشبكات العصبية هي نماذج مستوحاة من بنية الدماغ البشري وتستخدم لحل المشكلات المعقدة.
تتيح معالجة اللغة الطبيعية للآلات فهم وإنتاج اللغة البشرية.
تتيح الرؤية الحاسوبية للآلات فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
لفهم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكنك زيارة موقع تعريف الذكاء الاصطناعي.

هل سئمت من أن موقع متجرك به زوار ولكن ليس مبيعات؟ تحل رساوب مشكلتك الرئيسية من خلال تصميم مواقع متاجر احترافية!
✅ زيادة كبيرة في المبيعات مع تصميم هادف
✅ تجربة مستخدم مثالية لعملائك
⚡ احصل على استشارة مجانية!

أنواع الذكاء الاصطناعي – الأساليب والتطبيقات

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على أساليب مختلفة.
إحدى طرق التصنيف تعتمد على قدرات نظام الذكاء الاصطناعي، والتي تشمل الذكاء الاصطناعي التفاعلي (Reactive AI)، والذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة (Limited Memory AI)، ونظرية العقل للذكاء الاصطناعي (Theory of Mind AI)، والوعي الذاتي للذكاء الاصطناعي (Self-Aware AI).

الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي ويتفاعل فقط بناءً على المدخلات الحالية.
لا يمتلك هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ذاكرة ولا يمكنه التعلم من التجارب السابقة.
الذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة يمكنه تذكر معلومات محدودة من الماضي واستخدامها لاتخاذ القرارات.
نظرية العقل للذكاء الاصطناعي هي مستوى أكثر تقدمًا من الذكاء الاصطناعي الذي يفهم أن البشر لديهم معتقدات ورغبات ونوايا.
الوعي الذاتي للذكاء الاصطناعي هو أعلى مستوى من الذكاء الاصطناعي، حيث يكون نظام الذكاء الاصطناعي على دراية بوجوده ويمكنه فهم مشاعره ودوافعه.

يستخدم الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الطب والمالية والنقل والتصنيع والترفيه.
في الطب، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير أدوية جديدة وتقديم رعاية شخصية.
في مجال المالية، يستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة الاستثمارية.
في مجال النقل، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين حركة المرور وتحسين السلامة.
في التصنيع، يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات ومراقبة الجودة والتنبؤ بالأعطال.
في مجال الترفيه، يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء ألعاب الفيديو والأفلام والموسيقى.
يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول هذا الموضوع في ويكيبيديا الذكاء الاصطناعي.

تعلم الآلة هو القلب النابض للذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة (Machine Learning) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتيح للآلات التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
تتضمن هذه العملية تدريب نموذج على مجموعة بيانات كبيرة لتعلم الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات.
بعد ذلك، يمكن استخدام هذا النموذج للتنبؤ أو اتخاذ القرارات بشأن بيانات جديدة.

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 تدريب النموذج باستخدام بيانات مُعلّمة، مما يعني أن لكل بيانات مخرج صحيح.
في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات غير مُعلّمة ويجب عليه اكتشاف الأنماط والهياكل الموجودة في البيانات بمفرده.
في التعلم المعزز، يتلقى النموذج ملاحظات من خلال التفاعل مع بيئة ويتعلم كيفية اتخاذ أفضل القرارات لتحقيق هدف معين.

يستخدم تعلم الآلة في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والكشف عن الاحتيال، وتوصية المنتجات.
على سبيل المثال، تستخدم أنظمة التعرف على الصور تعلم الآلة لتحديد الكائنات والأشخاص في الصور.
تستخدم أنظمة معالجة اللغة الطبيعية تعلم الآلة لترجمة اللغات وفهم معنى النص.
تستخدم أنظمة الكشف عن الاحتيال تعلم الآلة لتحديد المعاملات المشبوهة.
تستخدم أنظمة توصية المنتجات تعلم الآلة لاقتراح المنتجات التي قد تكون مثيرة لاهتمام المستخدمين.

نوع التعلم	الوصف	الأمثلة
التعلم الخاضع للإشراف	التدريب باستخدام بيانات مُعلّمة	التعرف على الصور، التنبؤ بالأسعار
التعلم غير الخاضع للإشراف	التدريب باستخدام بيانات غير مُعلّمة	تجميع العملاء، تقليل الأبعاد
التعلم المعزز	التدريب من خلال التفاعل مع البيئة	ألعاب الفيديو، الروبوتات

الشبكات العصبية والتعلم العميق

الشبكات العصبية (Neural Networks) هي نماذج مستوحاة من بنية الدماغ البشري وتستخدم لحل المشكلات المعقدة.
تتكون الشبكة العصبية من عدد كبير من العقد (الخلايا العصبية) المنظمة في طبقات.
تتلقى كل عقدة إدخالاً وتعالجه وتنتج مخرجًا.
يمكن استخدام مخرج العقدة كمدخلات للعقد الأخرى في الطبقات اللاحقة.

التعلم العميق (Deep Learning) هو نوع من تعلم الآلة يستخدم الشبكات العصبية العميقة (الشبكات ذات العدد الكبير من الطبقات).
يتيح التعلم العميق للآلات تعلم الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات التي لا يمكن تحقيقها باستخدام طرق تعلم الآلة التقليدية.
لمعرفة المزيد حول مفهوم التعلم العميق، راجع هذه المقالة.

تستخدم الشبكات العصبية والتعلم العميق في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وترجمة اللغات، والسيارات ذاتية القيادة.
على سبيل المثال، تستخدم أنظمة التعرف على الصور المتقدمة شبكات عصبية عميقة لتحديد الكائنات والأشخاص في الصور بدقة عالية جدًا.
تستخدم أنظمة ترجمة اللغات شبكات عصبية عميقة لترجمة اللغات بدقة وسلاسة أكبر.
تستخدم السيارات ذاتية القيادة شبكات عصبية عميقة لفهم البيئة المحيطة واتخاذ القرارات بشأن كيفية القيادة.

هل تفقد العملاء المحتملين بسبب موقع ويب غير احترافي؟ رساوب هو الحل! مع خدمات تصميم مواقع الشركات المتخصصة:
✅ ارتقِ بمصداقية ومكانة عملك
✅ جرب جذب المزيد من العملاء المستهدفين
⚡ اتخذ الإجراءات الآن للحصول على استشارة مجانية!

معالجة اللغة الطبيعية – جسر بين الإنسان والآلة

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتيح للآلات فهم وإنتاج اللغة البشرية.
تشمل البرامج اللغوية الطبيعية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك تحليل النص، وترجمة اللغات، وتلخيص النص، والإجابة على الأسئلة، وإنتاج النص.

أحد التحديات الرئيسية في البرامج اللغوية الطبيعية هو غموض اللغة البشرية.
يمكن أن يكون للكلمات والعبارات معان مختلفة، اعتمادًا على السياق وكيفية استخدامها.
تستخدم البرامج اللغوية الطبيعية تقنيات مختلفة لحل هذه المشكلة، بما في ذلك التحليل النحوي والتحليل الدلالي والتحليل الخطابي.

تستخدم البرامج اللغوية الطبيعية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك محركات البحث والمساعدين الافتراضيين وبرامج الدردشة الآلية وأنظمة ترجمة اللغات.
تستخدم محركات البحث البرامج اللغوية الطبيعية لفهم معنى عمليات بحث المستخدمين وتقديم النتائج ذات الصلة.
يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل Siri و Alexa البرامج اللغوية الطبيعية لفهم الأوامر الصوتية للمستخدمين والإجابة على أسئلتهم.
تستخدم برامج الدردشة الآلية البرامج اللغوية الطبيعية للتواصل مع المستخدمين بلغة طبيعية.
تستخدم أنظمة ترجمة اللغات البرامج اللغوية الطبيعية لترجمة النص من لغة إلى أخرى.
باستخدام الذكاء الاصطناعي #ArtificialIntelligence، يمكن بسهولة تسريع عملية إنتاج المحتوى.

الرؤية الحاسوبية – رؤية جديدة لأجهزة الكمبيوتر

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتيح للآلات فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
تشمل الرؤية الحاسوبية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الصور، واكتشاف الكائنات، وتتبع الكائنات، وتجزئة الصور، وإعادة البناء ثلاثية الأبعاد.

تستخدم الرؤية الحاسوبية تقنيات مختلفة، بما في ذلك تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة الصور.
تستخدم أنظمة التعرف على الصور تعلم الآلة لتحديد الكائنات والأشخاص في الصور.
تستخدم أنظمة اكتشاف الكائنات تعلم الآلة للعثور على موقع الكائنات في الصور.
تستخدم أنظمة تتبع الكائنات تعلم الآلة لتتبع حركة الكائنات في مقاطع الفيديو.
تستخدم أنظمة تجزئة الصور تعلم الآلة لتقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة.
تستخدم أنظمة إعادة البناء ثلاثية الأبعاد الرؤية الحاسوبية لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للكائنات والمشاهد.

تستخدم الرؤية الحاسوبية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة وأنظمة المراقبة والروبوتات والتشخيص الطبي.
تستخدم السيارات ذاتية القيادة الرؤية الحاسوبية لفهم البيئة المحيطة واتخاذ القرارات بشأن كيفية القيادة.
تستخدم أنظمة المراقبة الرؤية الحاسوبية لتحديد الأنشطة المشبوهة.
تستخدم الروبوتات الرؤية الحاسوبية للتنقل في البيئات المعقدة وتنفيذ المهام المختلفة.
يستخدم الأطباء الرؤية الحاسوبية لتشخيص الأمراض والتخطيط للعمليات الجراحية.
الذكاء الاصطناعي #ArtificialIntelligence له تأثير كبير على جميع جوانب الرؤية الحاسوبية.

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد حقق تقدمًا كبيرًا، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات والقيود.
أحد التحديات الرئيسية هو نقص بيانات التدريب.
تتطلب العديد من خوارزميات تعلم الآلة كميات كبيرة من البيانات لتعمل بشكل جيد.
يمكن أن يستغرق جمع هذه البيانات وتصنيفها وقتًا طويلاً ومكلفًا.

التحدي الآخر هو القدرة على تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي.
تعمل العديد من نماذج التعلم العميق مثل الصناديق السوداء، مما يعني أنه من الصعب فهم كيفية اتخاذها للقرارات.
يمكن أن يجعل هذا الأمر صعبًا في الثقة في هذه النماذج، خاصة في التطبيقات التي تكون فيها السلامة والموثوقية مهمة للغاية.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي تمييزيًا.
إذا كانت بيانات التدريب المستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي تحتوي على تحيز، فسيكون النموذج أيضًا تمييزيًا.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى نتائج غير عادلة وغير متكافئة لمجموعات مختلفة من الناس.
لتجنب هذه المشاكل، من الأفضل التعرف على أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

التحدي	الوصف
نقص البيانات	الحاجة إلى الكثير من البيانات لتدريب النماذج
عدم القدرة على التفسير	صعوبة فهم كيفية اتخاذ النماذج للقرارات
التمييز	احتمالية إنشاء نتائج غير عادلة

مستقبل الذكاء الاصطناعي – الفرص والمخاطر

مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق ومليء بالفرص.
من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في حل بعض أكبر التحديات في العالم، بما في ذلك تغير المناخ والأمراض والفقر.
ومع ذلك، يرتبط الذكاء الاصطناعي أيضًا بتهديدات.
أحد التهديدات الرئيسية هو فقدان الوظائف.
يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من الوظائف، مما يؤدي إلى بطالة واسعة النطاق.

التهديد الآخر هو استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض ضارة.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء أسلحة آلية ونشر معلومات مضللة وانتهاك الخصوصية.
يتطور الذكاء الاصطناعي #ArtificialIntelligence بوتيرة متزايدة، ومن الممكن أن تتجاوز الآلات الذكاء البشري في المستقبل غير البعيد.

لضمان أن يكون الذكاء الاصطناعي في صالح البشرية، يجب تطويره وتنظيمه بعناية.
يجب أن نضمن استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وأخلاقية، وتوزيع فوائده بشكل عادل بين جميع الناس.
يمكن تحقيق تطوير وفهم أفضل للذكاء الاصطناعي من خلال مواقع تدريب الذكاء الاصطناعي.

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

الذكاء الاصطناعي في إيران – الوضع الحالي والتوقعات

يتطور الذكاء الاصطناعي في إيران، لكنه لا يزال في مراحله الأولى.
تمتلك إيران إمكانات عالية لتصبح مركزًا إقليميًا للذكاء الاصطناعي، ولكنها تواجه أيضًا العديد من التحديات.
أحد التحديات الرئيسية هو نقص المتخصصين المهرة في مجال الذكاء الاصطناعي.
يجب على إيران استثمار المزيد في التعليم في مجال الذكاء الاصطناعي لتتمكن من توفير القوى العاملة التي تحتاجها.

التحدي الآخر هو نقص الاستثمار في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.
يجب على الحكومة والقطاع الخاص استثمار المزيد في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي لتتمكن من تطوير تقنيات جديدة.
على الرغم من التحديات، يمكن للذكاء الاصطناعي #ArtificialIntelligence في إيران أن يساعد في التنمية الاقتصادية والاجتماعية للبلاد.

وفقًا للتقارير الحالية، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إيران هي في الغالب في مجالات التشغيل الآلي الصناعي والزراعة الذكية وتحسين استهلاك الطاقة.
أيضًا، يوجد عدد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في إيران تنشط في مجالات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة.

نصائح أساسية لدخول عالم الذكاء الاصطناعي

إذا كنت مهتمًا بدخول عالم الذكاء الاصطناعي، فهناك بعض النصائح الأساسية التي يجب أن تضعها في الاعتبار.
أولاً، يجب أن يكون لديك أساس قوي في الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر.
هذه المعرفة ضرورية لفهم مفاهيم وخوارزميات الذكاء الاصطناعي.

ثانيًا، يجب أن تبدأ في تعلم لغات البرمجة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مثل Python.
تعتبر Python واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا للذكاء الاصطناعي ولديها العديد من المكتبات والأدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ثالثًا، يجب أن تبدأ في تعلم خوارزميات تعلم الآلة والشبكات العصبية.
توجد العديد من المصادر عبر الإنترنت وغير متصلة بالإنترنت لتعلم هذه الخوارزميات.
رابعًا، يجب عليك المشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي.
سيساعدك هذا على تطبيق مهاراتك واكتساب الخبرة العملية.
أخيرًا، يجب أن تكون صبورًا ومثابرًا.
يستغرق تعلم الذكاء الاصطناعي وقتًا وجهدًا، ولكن مع الجهد والمثابرة يمكنك أن تصبح متخصصًا في الذكاء الاصطناعي.
للبدء، يمكنك استخدام مصادر تعليمية مسارات تعلم الذكاء الاصطناعي.
أيضًا، يمكنك الحصول على فهم أعمق لهذا المجال من خلال الدراسة والبحث في مجال الذكاء الاصطناعي #ArtificialIntelligence.

أسئلة وأجوبة

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 خدمات أخرى لوكالة رسا وب الإعلانية في مجال الإعلانات
السيو الذكي: مزيج من الإبداع والتكنولوجيا لتفاعل المستخدمين من خلال تخصيص تجربة المستخدم.
برنامج مخصص ذكي: مزيج من الإبداع والتكنولوجيا لزيادة المبيعات عن طريق التحليل الذكي للبيانات.
تحسين معدل التحويل الذكي: خدمة مخصصة لنمو جذب العملاء بناءً على تخصيص تجربة المستخدم.
تحسين معدل التحويل الذكي: تحسين احترافي للنمو عبر الإنترنت باستخدام التحليل الذكي للبيانات.
بناء الروابط الذكي: مصمم للشركات التي تسعى إلى إدارة الحملات من خلال استخدام البيانات الحقيقية.
وأكثر من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلان عبر الإنترنت، والاستشارات الإعلانية والحلول المؤسسية
الإعلان عبر الإنترنت | الاستراتيجية الإعلانية | تقرير إعلاني

المصادر

ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)؟
,ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تطبيقاته وأنواعه
,ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تطبيقات وأنواع ومستقبل الذكاء الاصطناعي
,