ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تعاريف ومفاهيم أساسية

#الذكاء_الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر يتعامل مع بناء الآلات القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تتضمن هذه المهام التعلم وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.
بعبارة أخرى، الذكاء الاصطناعي هو محاولة لمحاكاة الذكاء البشري في الآلات.

تم تقديم تعريفات مختلفة للذكاء الاصطناعي، ولكن أحد التعريفات الأكثر شيوعًا يعرف الذكاء الاصطناعي بأنه “قدرة النظام على تفسير البيانات الخارجية بشكل صحيح، والتعلم من هذه البيانات، واستخدام ما تعلمه لتحقيق أهداف محددة من خلال التكيف المرن”.
ويكيبيديا تقدم معلومات مفيدة حول هذا الموضوع.
تتضمن المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية (Neural Networks) ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) والرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
هذه المفاهيم هي الأسس الرئيسية لبناء الأنظمة الذكية.

الذكاء الاصطناعي له تطبيقات في مختلف المجالات ويتطور بسرعة.
من السيارات ذاتية القيادة إلى المساعدين الافتراضيين وأنظمة التشخيص الطبي، يقوم الذكاء الاصطناعي بتغيير طريقة عيشنا وعملنا.
ومع ذلك، فإن تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي يطرح أيضًا تحديات، بما في ذلك القضايا الأخلاقية والأمنية والاجتماعية.

هل تعلم أن التصميم الضعيف لمتجر عبر الإنترنت يمكن أن يطرد ما يصل إلى 70٪ من عملائك المحتملين؟ رسـاوب، من خلال تصميم مواقع المتاجر الاحترافية وسهلة الاستخدام، تُحدث ثورة في مبيعاتك.
✅ زيادة كبيرة في المبيعات والإيرادات
✅ تحسين كامل لمحركات البحث والجوال
⚡ [احصل على استشارة مجانية من رسـاوب]

أنواع الذكاء الاصطناعي: المناهج والتصنيفات

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على القدرات والمناهج المختلفة.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا بناءً على القدرات يتضمن الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي القوي (General AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضعيف لأداء مهام محددة ويؤديها بشكل جيد للغاية في هذا المجال، لكنه لا يمتلك القدرة على التعميم على مهام أخرى.
تتضمن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضعيف أنظمة التعرف على الوجوه والمساعدين الافتراضيين وأنظمة اقتراح المنتجات.
من ناحية أخرى، يمتلك الذكاء الاصطناعي القوي القدرة على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
لا يزال هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في المراحل الأولى من التطوير ولم يتحقق بالكامل بعد.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

تصنيف آخر بناءً على المناهج يتضمن التعلم الآلي والتعلم العميق وأنظمة الخبراء والوكلاء الأذكياء.
يسمح التعلم الآلي للآلات بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات.
تستخدم أنظمة الخبراء معرفة الخبراء لحل مشكلات محددة.
الوكلاء الأذكياء هم أنظمة يمكنها استشعار بيئتها واتخاذ القرارات بناءً عليها.

لكل من هذه المناهج والتصنيفات مزاياها وعيوبها الخاصة وهي مناسبة لتطبيقات مختلفة.
يعتمد اختيار النهج المناسب على نوع المشكلة والبيانات المتاحة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

الذكاء الاصطناعي له تطبيقات واسعة النطاق في مختلف الصناعات ويتوسع باستمرار.
في صناعة الطب، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتخصيص العلاج.
يمكن لأنظمة التشخيص الطبي التي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي تحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض بدقة عالية.
في صناعة التصنيع، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات ومراقبة الجودة وتحسين سلسلة التوريد.
يمكن للروبوتات المجهزة بالذكاء الاصطناعي أداء المهام المتكررة والخطيرة وزيادة الإنتاجية.

في الصناعة المالية، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم خدمات مالية مخصصة.
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية ومنع الاحتيال.
في صناعة النقل، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين المسارات وإدارة حركة المرور.
يمكن للسيارات ذاتية القيادة التي تستخدم أجهزة الاستشعار وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التحرك على الطرق دون الحاجة إلى سائق بشري.
يحسن الذكاء الاصطناعي الكفاءة بشكل عام، تحقق من هذا الرابط.

في صناعة التعليم، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص التعلم وتقديم ملاحظات فورية وأتمتة المهام الإدارية.
يمكن لأنظمة التعلم التكيفي تعديل المحتوى التعليمي بناءً على احتياجات كل طالب وبالتالي جعل التعلم أكثر فعالية.

يوضح الجدول التالي أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

أساس التعلم الآلي والخوارزميات

التعلم الآلي (Machine Learning) هو أحد الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي الذي يسمح للآلات بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في التعلم الآلي، تحدد الآلات الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات باستخدام خوارزميات مختلفة وتستخدم هذه الأنماط للتنبؤ أو اتخاذ القرارات.
ينقسم التعلم الآلي إلى فئتين رئيسيتين: التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning).

في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلات باستخدام البيانات المصنفة.
وهذا يعني أنه لكل قطعة بيانات، يتم تقديم الإجابة الصحيحة أيضًا.
تحاول خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف إيجاد علاقة بين البيانات والإجابات الصحيحة واستخدام هذه العلاقة للتنبؤ بالإجابات للبيانات الجديدة.
تتضمن أمثلة خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار وآلات المتجهات الداعمة.

في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلات باستخدام البيانات غير المصنفة.
وهذا يعني أنه لا توجد إجابات صحيحة مقدمة للبيانات.
تحاول خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف تحديد الأنماط والهياكل الخفية في البيانات.
تتضمن أمثلة خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف التجميع وتقليل الأبعاد واكتشاف الشذوذ.

يعتمد اختيار الخوارزمية المناسبة للتعلم الآلي على نوع المشكلة والبيانات المتاحة.
على سبيل المثال، إذا كان الهدف هو التنبؤ بقيمة عددية، فقد تكون خوارزمية الانحدار الخطي مناسبة.
إذا كان الهدف هو تصنيف البيانات إلى مجموعات مختلفة، فقد تكون خوارزمية التجميع مناسبة.

ليس لديك موقع ويب للشركة حتى الآن وتفوتك الفرص عبر الإنترنت؟ مع تصميم موقع ويب احترافي للشركة بواسطة رساوب،

✅ ضاعف مصداقية عملك

✅ جذب عملاء جدد

⚡ استشارة مجانية لموقع الويب الخاص بشركتك!

التعلم العميق: الشبكات العصبية والتطبيقات

التعلم العميق (Deep Learning) هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات.
تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة من العقد المتصلة ببعضها البعض.
تقوم كل عقدة في الشبكة العصبية بإجراء دالة رياضية بسيطة وترسل إخراجها إلى عقد الطبقة التالية.
من خلال تدريب الشبكة العصبية باستخدام البيانات، يتم ضبط الأوزان بين العقد بحيث يمكن للشبكة تعلم الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات.

حققت الشبكات العصبية العميقة نجاحات كبيرة في العديد من التطبيقات بسبب قدرتها على تعلم الأنماط المعقدة والمجردة.
تتضمن أمثلة تطبيقات التعلم العميق التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام والترجمة الآلية.
في التعرف على الصور، يمكن للشبكات العصبية العميقة التعرف على الصور بدقة عالية وتحديد الكائنات الموجودة في الصور.
في معالجة اللغة الطبيعية، يمكن للشبكات العصبية العميقة فهم النص والإجابة على الأسئلة وإجراء الترجمة الآلية وتلخيص النص.
مثال لموقع الويب للحصول على مزيد من المعلومات.

أحد أهم أنواع الشبكات العصبية العميقة هي الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks) المصممة خصيصًا لمعالجة الصور.
تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية طبقات التفافية لاستخراج الميزات المهمة من الصور ثم تستخدم طبقات متصلة بالكامل لتصنيف الصور.
نوع آخر من الشبكات العصبية العميقة هي الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks) المصممة خصيصًا لمعالجة البيانات المتسلسلة.
تستخدم الشبكات العصبية المتكررة طبقات متكررة لنمذجة التبعيات الزمنية في البيانات وهي مناسبة لتطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.

معالجة اللغة الطبيعية: تفاعل الآلة واللغة البشرية

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع التفاعل بين الآلات واللغة البشرية.
الهدف من معالجة اللغة الطبيعية هو إنشاء آلات يمكنها فهم اللغة البشرية وإنتاجها والتفاعل معها.
تتضمن معالجة اللغة الطبيعية مجموعة من التقنيات والخوارزميات المستخدمة لتحليل وتفسير وإنتاج اللغة البشرية.
تتضمن أمثلة تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية الترجمة الآلية والتعرف على الكلام وتلخيص النص وتحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة.

أحد أهم التحديات في معالجة اللغة الطبيعية هو غموض اللغة البشرية.
غالبًا ما تكون اللغة البشرية غامضة ومتعددة المعاني ويمكن أن يكون للجملة معاني مختلفة.
على سبيل المثال، يمكن تفسير الجملة “رأيت رجلاً بالتلسكوب” بطريقتين: إما أنني رأيت رجلاً كان لديه تلسكوب، أو أنني رأيت رجلاً باستخدام تلسكوب.
لحل هذه المشكلة، تستخدم خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية تقنيات مختلفة مثل التحليل النحوي والتحليل الدلالي والتحليل السياقي لتحديد المعنى الصحيح للجملة.

تحدٍ آخر في معالجة اللغة الطبيعية هو تنوع اللغة البشرية.
تتغير اللغة البشرية بمرور الوقت ولها لهجات ولهجات مختلفة.
على سبيل المثال، قد يكون للكلمة معنى مختلف في لهجة واحدة عن لهجة أخرى.
لحل هذه المشكلة، تستخدم خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية تقنيات مختلفة مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية لتعلم الأنماط والعلاقات الموجودة في اللغة وبالتالي التكيف مع تنوع اللغة البشرية.

الرؤية الحاسوبية: فهم الآلة للصور ومقاطع الفيديو

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع فهم الآلات للصور ومقاطع الفيديو.
الهدف من الرؤية الحاسوبية هو إنشاء آلات يمكنها تحليل الصور ومقاطع الفيديو واستخراج معلومات مفيدة منها.
تتضمن الرؤية الحاسوبية مجموعة من التقنيات والخوارزميات المستخدمة لمعالجة وتحليل وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
تتضمن أمثلة تطبيقات الرؤية الحاسوبية التعرف على الوجوه واكتشاف الكائنات واكتشاف الحركة وتتبع الكائنات وإعادة البناء ثلاثية الأبعاد.

أحد أهم التحديات في الرؤية الحاسوبية هو تقلب الصور ومقاطع الفيديو.
يمكن أن تتأثر الصور ومقاطع الفيديو بعوامل مختلفة مثل الإضاءة وزاوية الرؤية والمقياس والانسداد.
على سبيل المثال، قد يبدو الكائن أكثر إشراقًا في صورة واحدة منه في صورة أخرى، أو قد يتم تغطية جزء من الكائن في صورة بواسطة كائن آخر.
لحل هذه المشكلة، تستخدم خوارزميات الرؤية الحاسوبية تقنيات مختلفة مثل التعلم الآلي والشبكات العصبية لتعلم الأنماط والميزات المهمة للصور وبالتالي التكيف مع تقلب الصور.
موقع الويب هذا الموقع سيكون مفيدًا لمزيد من المعلومات.

تحدٍ آخر في الرؤية الحاسوبية هو الحجم الكبير لبيانات الصور والفيديو.
عادة ما تكون الصور ومقاطع الفيديو كبيرة وتتطلب معالجتها الكثير من الموارد الحاسوبية.
لحل هذه المشكلة، تستخدم خوارزميات الرؤية الحاسوبية تقنيات مختلفة مثل ضغط الصور والمعالجة المتوازية لتقليل حجم البيانات وزيادة سرعة المعالجة.

يوضح الجدول التالي أمثلة على تطبيقات الرؤية الحاسوبية

القضايا الأخلاقية والتحديات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي

يطرح تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي تحديات أخلاقية واجتماعية كبيرة.
إحدى أهم القضايا الأخلاقية هي قضية التمييز والظلم.
يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي تمييزية عن غير قصد إذا تم تدريبها باستخدام بيانات تمييزية.
على سبيل المثال، قد يكون نظام التعرف على الوجوه أقل دقة في التعرف على وجوه الأشخاص ذوي البشرة الداكنة إذا تم تدريبه باستخدام بيانات تتضمن في الغالب وجوهًا لأشخاص ذوي بشرة فاتحة.
لحل هذه المشكلة، يجب التأكد من أن بيانات التدريب لخوارزميات الذكاء الاصطناعي متنوعة وعادلة وأن الخوارزميات تخضع لاختبارات منتظمة لتحديد وتصحيح التحيزات المحتملة.

قضية أخلاقية أخرى هي قضية الخصوصية.
غالبًا ما تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لجمع وتحليل البيانات الشخصية للأفراد.
على سبيل المثال، قد يقوم نظام اقتراح المنتجات بجمع وتحليل سجل شراء الأشخاص لاقتراح المنتجات لهم.
لحل هذه المشكلة، يجب وضع قوانين ولوائح صارمة لجمع واستخدام البيانات الشخصية للأفراد ويجب أن يتمتع الأفراد بالسيطرة الكاملة على بياناتهم الشخصية.

أحد التحديات الاجتماعية هو قضية فقدان الوظائف.
اقرأ هذه المقالة.
يمكن أن تؤدي الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف في بعض الصناعات.
لحل هذه المشكلة، يجب وضع سياسات لدعم العمال الذين فقدوا وظائفهم وتوفير فرص التدريب لاكتساب مهارات جديدة.

هل مبيعاتك عبر الإنترنت ليست كما توقعت؟ مع رساوب، حل مشكلة انخفاض المبيعات وتجربة المستخدم السيئة إلى الأبد!
✅ زيادة معدل تحويل الزوار إلى عملاء
✅ خلق تجربة مستخدم ممتعة وزيادة ثقة العملاء
⚡ بادر بالعمل الآن للحصول على استشارة مجانية!

مستقبل الذكاء الاصطناعي: الاتجاهات والتوقعات

مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالإمكانات.
من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا وعملنا في السنوات القادمة.
أحد أهم الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي هو تطوير الذكاء الاصطناعي القوي.
يمتلك الذكاء الاصطناعي القوي القدرة على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها ويمكن أن يُحدث ثورة في العديد من الصناعات.
ومع ذلك، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي القوي يطرح العديد من التحديات الفنية والأخلاقية وقد يستغرق الأمر عقودًا حتى يتحقق بالكامل.

اتجاه آخر في الذكاء الاصطناعي هو زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المحمولة وإنترنت الأشياء.
تقوم الأجهزة المحمولة وإنترنت الأشياء بجمع الكثير من البيانات ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه البيانات وتقديم خدمات مخصصة.
على سبيل المثال، يمكن لساعة ذكية جمع وتحليل البيانات الصحية للأفراد وتقديم توصيات لتحسين الصحة.
تحقق أيضًا من المستقبل.

اتجاه آخر في الذكاء الاصطناعي هو زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الخدمات.
يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمة العملاء والإجابة على الأسئلة وحل المشكلات.
على سبيل المثال، يمكن لروبوت الدردشة الإجابة على أسئلة العملاء وتسجيل طلباتهم.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة رضا العملاء وتقليل التكاليف.

كيف تبدأ بالذكاء الاصطناعي: موارد وأدوات التعلم

إذا كنت مهتمًا بتعلم الذكاء الاصطناعي، فهناك العديد من الموارد والأدوات للبدء.
تتمثل إحدى أفضل الطرق للبدء في الالتحاق بالدورات التدريبية عبر الإنترنت.
تقدم العديد من مواقع التدريب مثل Coursera و edX و Udacity دورات تدريبية في الذكاء الاصطناعي.
تتضمن هذه الدورات عادةً مقاطع فيديو تدريبية وتمارين ومشاريع عملية وتساعدك على تعلم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتقوية مهاراتك العملية.

هناك طريقة أخرى لتعلم الذكاء الاصطناعي وهي قراءة الكتب والمقالات العلمية.
هناك العديد من الكتب والمقالات حول الذكاء الاصطناعي التي يمكنك استخدامها لتعلم المزيد من المفاهيم المتقدمة والتعرف على أحدث التطورات في هذا المجال.
تتضمن بعض الكتب الشهيرة في مجال الذكاء الاصطناعي “الذكاء الاصطناعي: نهج حديث” لستيوارت راسل وبيتر نورفيج و “التعلم العميق” لإيان جودفيلو ويوشوا بينجيو وآرون كورفيل.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل TensorFlow و PyTorch و Scikit-learn لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
توفر هذه الأدوات مكتبات قوية تساعدك على تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

باستخدام هذه الموارد والأدوات، يمكنك تعلم الذكاء الاصطناعي بشكل فعال واكتساب المهارات اللازمة للدخول إلى هذا المجال.

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 دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
گوگل ادز هوشمند: خدمتی نوین برای افزایش جذب مشتری از طریق استفاده از داده‌های واقعی.
UI/UX هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای برندسازی دیجیتال توسط استفاده از داده‌های واقعی.
تبلیغات دیجیتال هوشمند: راه‌حلی سریع و کارآمد برای مدیریت کمپین‌ها با تمرکز بر اتوماسیون بازاریابی.
رپورتاژ هوشمند: ابزاری مؤثر جهت افزایش فروش به کمک تحلیل هوشمند داده‌ها.
اتوماسیون فروش هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال تحلیل رفتار مشتری از طریق استراتژی محتوای سئو محور هستند.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

مصادر

ما هو الذكاء الاصطناعي؟
,الذكاء الاصطناعي في المنتدى الاقتصادي العالمي
,الذكاء الاصطناعي من وجهة نظر آي بي إم
,التحديات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي – بي بي سي

? هل أنت مستعد لتحويل عملك إلى عالم رقمي؟ رساوب آفرین، مع الخبرة في تصميم مواقع الويب المحسنة لكبار محركات البحث و