ما هو الذكاء الاصطناعي ولماذا هو مهم؟
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو AI، هو فرع من علوم الحاسوب يهتم ببناء آلات قادرة على أداء مهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا.
تتضمن هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط.
تكمن أهمية الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم في إمكاناته العالية في تحسين وأتمتة العمليات في مختلف الصناعات، وزيادة الإنتاجية، وخلق ابتكارات جديدة.
من بين التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي يمكن الإشارة إلى السيارات ذاتية القيادة، وأنظمة التوصية، والمساعدين الافتراضيين، والتعرف على الوجوه، ومعالجة اللغة الطبيعية، والعديد من الحالات الأخرى.
في الواقع، #الذكاء_الاصطناعي يغير الطريقة التي نعيش ونعمل بها ومن المتوقع أن يلعب دورًا أكبر بكثير في المجتمعات في المستقبل.
لفهم أفضل لأهمية الذكاء الاصطناعي، يمكن الانتباه إلى أن هذه التقنية قادرة على معالجة كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جدًا واكتشاف الأنماط المخفية فيها.
تساعد هذه القدرة المؤسسات والشركات على اتخاذ قرارات أفضل، وزيادة كفاءتها، وتقديم منتجات وخدمات أكثر ابتكارًا.
بالنظر إلى التقدم المتزايد في هذا المجال، أصبح الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ضرورة للمنافسة في عالم اليوم.
أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من الحياة الحديثة.
هل تعلم أن موقع الويب الخاص بشركتك هو أول نقطة اتصال لـ 75٪ من العملاء المحتملين؟
موقع الويب الخاص بك هو وجه علامتك التجارية. مع خدمات تصميم مواقع الشركات **رساوب**، قم ببناء حضور عبر الإنترنت يلهم ثقة العملاء.
✅ إنشاء صورة احترافية ودائمة لعلامتك التجارية
✅ جذب العملاء المستهدفين وزيادة المصداقية عبر الإنترنت
⚡ احصل على استشارة مجانية من خبراء **رساوب**!
الأنواع الرئيسية للذكاء الاصطناعي
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئات مختلفة بناءً على قدراته وأدائه.
أحد التصنيفات الشائعة هو تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء اصطناعي ضعيف (Narrow AI) و ذكاء اصطناعي قوي (General AI).
يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى الأنظمة المصممة لأداء مهمة معينة وتعمل بشكل جيد في نفس المجال.
على سبيل المثال، يعتبر نظام التعرف على الوجه أو نظام توصية الأفلام أمثلة على الذكاء الاصطناعي الضعيف.
لكن الذكاء الاصطناعي القوي يشير إلى الأنظمة القادرة على أداء أي نوع من العمل الفكري يمكن للإنسان القيام به.
لا يزال هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في مراحل البحث ولم يتحقق بالكامل.
هناك تصنيف آخر يعتمد على طرق التعلم، والتي تشمل التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب النظام باستخدام بيانات مُصنفة.
في التعلم غير الخاضع للإشراف، يستخرج النظام الأنماط من البيانات غير المصنفة.
في التعلم المعزز، يتعلم النظام كيفية أداء مهمة بأفضل طريقة من خلال التجربة والخطأ وتلقي المكافآت أو العقوبات.
يساعدك فهم هذه الأنواع المختلفة على فهم أفضل للقدرات والقيود المختلفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
التعلم الآلي (Machine Learning) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتيح للأنظمة التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
يتغلغل الذكاء الاصطناعي بسرعة في مختلف الصناعات وله تطبيقات متنوعة في كل منها.
في صناعة الرعاية الصحية، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتحسين رعاية المرضى.
في الصناعة المالية، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات المالية الشخصية.
في صناعة التصنيع، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات وتقليل التكاليف وزيادة جودة المنتجات.
الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي تتطور بسرعة.
بالإضافة إلى هذه الصناعات، فإن الذكاء الاصطناعي لديه العديد من التطبيقات في مجالات أخرى مثل التعليم والنقل والأمن.
على سبيل المثال، في مجال التعليم، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم التعليم الشخصي، وتقييم أداء الطلاب، وأتمتة العمليات الإدارية.
في مجال النقل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين السلامة وتقليل الازدحام وتحسين المسارات.
في مجال الأمن، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن التهديدات وتحديد الأنماط المشبوهة وتحسين أنظمة المراقبة.
يوضح هذا التنوع في التطبيقات أن الذكاء الاصطناعي هو تقنية قوية يمكن أن تساعد في حل المشكلات وتحسين الأداء في مختلف المجالات.
بالنظر إلى التطورات المستمرة في هذا المجال، من المتوقع اكتشاف تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي في المستقبل.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
| الصناعة | التطبيقات |
|---|---|
| الرعاية الصحية | تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية ورعاية المرضى |
| المالية | الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر والخدمات المالية الشخصية |
| التصنيع | تحسين العمليات وخفض التكاليف وزيادة الجودة |
مزايا وعيوب استخدام الذكاء الاصطناعي
لاستخدام الذكاء الاصطناعي مزايا وعيوب خاصة به يجب أخذها في الاعتبار.
تشمل مزايا الذكاء الاصطناعي زيادة الإنتاجية وتقليل التكاليف وتحسين الدقة وخلق ابتكارات جديدة.
يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة والمملة، مما يسمح للبشر بالتركيز على المهام الأكثر إبداعًا واستراتيجية.
أيضًا، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات واكتشاف الأنماط المخفية فيها، مما يساعد على تحسين القرارات والتوقعات.
الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي موضوع مهم.
لكن الذكاء الاصطناعي له أيضًا عيوب.
تشمل هذه العيوب التكلفة العالية للتنفيذ، والحاجة إلى الخبرة الفنية، والقضايا الأخلاقية، واحتمالية فقدان الوظائف.
يتطلب تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي استثمارًا كبيرًا في الأجهزة والبرامج وتدريب الموظفين.
أيضًا، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف، حيث يتم الآن تنفيذ بعض المهام التي كانت تتم سابقًا بواسطة البشر بواسطة الآلات.
تعتبر القضايا الأخلاقية أيضًا من بين التحديات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في أنظمة المراقبة وصنع القرار القضائي إلى التمييز وانتهاك الخصوصية.
لذلك، يتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي دراسة دقيقة لمزاياه وعيوبه واتخاذ نهج مسؤول وأخلاقي.
هل أنت محبط من معدل التحويل المنخفض لموقع متجرك؟ ستقوم رساوب بتحويل موقع متجرك إلى أداة قوية لجذب وتحويل العملاء!
✅ زيادة كبيرة في معدل تحويل الزوار إلى مشترين
✅ تجربة مستخدم لا مثيل لها لزيادة رضا العملاء وولائهم⚡ احصل على استشارة مجانية من رساوب!
التحديات الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي
مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وتوسعه، تظهر أيضًا تحديات أخلاقية واجتماعية جديدة.
أحد أهم هذه التحديات هو قضية الخوارزمية.
يمكن للخوارزميات اتخاذ قرارات غير عادلة أو تمييزية بناءً على البيانات التاريخية والأنماط الموجودة.
على سبيل المثال، قد يتجاهل نظام توظيف قائم على الذكاء الاصطناعي عن غير قصد المتقدمات من النساء أو الأقليات العرقية.
التحدي الآخر الموجود في مجال الذكاء الاصطناعي هو قضية الخصوصية.
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي جمع ومعالجة كميات هائلة من البيانات لتعمل.
يمكن أن تتضمن هذه البيانات معلومات شخصية عن الأفراد وسجل أنشطتهم وحتى معلوماتهم البيومترية.
يمكن أن يؤدي إساءة استخدام هذه البيانات إلى انتهاك الخصوصية وسوء استخدامات أخرى.
تعتبر قضية المساءلة أيضًا من بين التحديات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي.
إذا ارتكب نظام ذكاء اصطناعي خطأ أو تسبب في ضرر، فمن سيكون مسؤولاً؟ هل يمكن اعتبار مُنشئ النظام أو مستخدمه أو النظام نفسه مسؤولاً؟
تتطلب هذه التحديات اهتمامًا جادًا وصياغة قوانين ولوائح مناسبة لمنع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي وحماية حقوق ومصالح الأفراد.
أيضًا، يجب على مطوري ومستخدمي الذكاء الاصطناعي الانتباه إلى القضايا الأخلاقية والسعي لتصميم واستخدام الأنظمة التي تكون عادلة وشفافة ومسؤولة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الحياة
مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالإمكانيات.
مع التقدم المتزايد في هذا المجال، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر بكثير في حياتنا.
في المستقبل، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في حل المشكلات المعقدة والتحديات العالمية، بما في ذلك تغير المناخ والأمراض المستعصية والفقر.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تطوير التقنيات الجديدة والابتكارات المتقدمة، مما قد يؤدي إلى زيادة الرفاهية وتحسين نوعية الحياة.
يمكن للذكاء الاصطناعي في المستقبل أن يساعد في خلق وظائف جديدة وزيادة الإنتاجية في مختلف الصناعات.
يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة والمملة، مما يسمح للبشر بالتركيز على المهام الأكثر إبداعًا واستراتيجية.
أيضًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين القرارات والتوقعات، مما قد يؤدي إلى زيادة الربحية وتقليل المخاطر في الشركات.
ومع ذلك، يجب أيضًا الانتباه إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجلب أيضًا تحديات.
على سبيل المثال، تعتبر احتمالية فقدان الوظائف والقضايا الأخلاقية والمخاوف الأمنية من بين هذه التحديات.
لذلك، يتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي دراسة دقيقة لمزاياه وعيوبه واتخاذ نهج مسؤول وأخلاقي.
لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، يمكنك الرجوع إلى المقالات ذات الصلة بمستقبل الذكاء الاصطناعي.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
ما هو التعلم الآلي (Machine Learning)؟
التعلم الآلي (Machine Learning) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتيح للأنظمة التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في الواقع، يمنح التعلم الآلي الأنظمة القدرة على تحديد الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات واتخاذ القرارات أو إجراء التنبؤات بناءً عليها.
يعمل التعلم الآلي بناءً على خوارزميات مختلفة، كل منها مناسب لنوع معين من البيانات والمشكلات.
تشمل الخوارزميات الشائعة في التعلم الآلي الانحدار (Regression) والتصنيف (Classification) والتجميع (Clustering) والتعلم العميق (Deep Learning).
يستخدم الانحدار للتنبؤ بالقيم المستمرة مثل سعر المنزل أو درجة حرارة الهواء.
يستخدم التصنيف لتحديد تصنيف البيانات مثل اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها أو تحديد نوع المرض.
يستخدم التجميع لتجميع البيانات المتشابهة معًا مثل تجميع العملاء بناءً على سلوكهم الشرائي.
التعلم العميق هو طريقة متقدمة في التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتعلم الأنماط المعقدة في البيانات.
التعلم العميق يستخدم في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية والقيادة الذاتية.
يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا للغاية في تطوير الذكاء الاصطناعي وتعتمد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة على خوارزميات التعلم الآلي.
| الخوارزمية | التطبيق |
|---|---|
| الانحدار | التنبؤ بالقيم المستمرة |
| التصنيف | تحديد تصنيف البيانات |
| التجميع | تجميع البيانات المتشابهة |
| التعلم العميق | تعلم الأنماط المعقدة |
كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي؟
يتطلب تعلم الذكاء الاصطناعي مزيجًا من المعرفة النظرية والمهارات العملية.
للبدء، يمكنك التعرف على المفاهيم الأساسية لعلوم الحاسوب والرياضيات والإحصاء.
بعد ذلك، يمكنك البدء في تعلم لغات البرمجة مثل Python و R المستخدمة على نطاق واسع لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
توجد العديد من الموارد التعليمية عبر الإنترنت لتعلم الذكاء الاصطناعي.
تشمل هذه الموارد الدورات التدريبية عبر الإنترنت على مواقع الويب مثل Coursera و edX و Udacity.
أيضًا، يمكن أن تكون الكتب المدرسية والمقالات العلمية والمدونات المتخصصة مصادر مفيدة لتعلم الذكاء الاصطناعي.
بعد تعلم المفاهيم الأساسية، يمكنك البدء بمشاريع عملية صغيرة لتقوية مهاراتك.
يساعدك إكمال المشاريع العملية على التعرف على التحديات الحقيقية في مجال الذكاء الاصطناعي وإيجاد الحلول المناسبة لها.
أيضًا، يمكن أن تساعدك المشاركة في مسابقات الذكاء الاصطناعي والتعاون مع المتحمسين الآخرين في التعلم.
أخيرًا، يجب الانتباه إلى أن تعلم الذكاء الاصطناعي عملية مستمرة تتطلب الصبر والمثابرة.
بالجهد والممارسة المستمرة، يمكنك تحسين مهاراتك في هذا المجال وتصبح متخصصًا في الذكاء الاصطناعي.
هل أنت محبط من معدل التحويل المنخفض لمتجرك عبر الإنترنت؟
رساوب مع تصميم موقع متجر احترافي هو الحل النهائي!✅ زيادة مبيعاتك وإيراداتك
✅ تجربة مستخدم لا مثيل لها لعملائك
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!
أدوات ومكتبات مهمة في الذكاء الاصطناعي
لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، توجد أدوات ومكتبات مختلفة يمكن أن تساعدك.
أحد أهم هذه الأدوات هي لغة البرمجة بايثون، والتي تستخدم على نطاق واسع في مجال الذكاء الاصطناعي نظرًا لبساطتها ومرونتها.
تعتبر مكتبات بايثون مثل NumPy و pandas و scikit-learn أدوات قوية لمعالجة البيانات والتعلم الآلي والإحصاء.
تعد مكتبتا TensorFlow و PyTorch أيضًا من بين المكتبات الشائعة للتعلم العميق.
تم تطوير TensorFlow بواسطة Google وتتمتع بمرونة عالية.
تم تطوير PyTorch بواسطة Facebook وهو أسهل نسبيًا في الاستخدام.
كلتا المكتبتين أدوات قوية لبناء وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية.
أدوات الذكاء الاصطناعي تتطور بسرعة.
بالإضافة إلى هذه المكتبات، توجد أدوات أخرى لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، يتم استخدام أداة Docker لإنشاء وإدارة الحاويات، وأداة Git لإدارة التعليمات البرمجية، وأداة Jupyter Notebook لإنشاء ومشاركة التعليمات البرمجية ونتائج الاختبارات.
المسار الوظيفي في مجال الذكاء الاصطناعي
مجال الذكاء الاصطناعي هو مجال متنامي وهناك العديد من الفرص الوظيفية فيه.
تشمل الوظائف الشائعة في هذا المجال مهندس تعلم آلي وعالم بيانات ومحلل بيانات وباحث ذكاء اصطناعي.
مهندسو التعلم الآلي مسؤولون عن تطوير وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي.
علماء البيانات مسؤولون عن جمع ومعالجة وتحليل البيانات.
محللو البيانات مسؤولون عن استخراج معلومات قيمة من البيانات.
باحثو الذكاء الاصطناعي مسؤولون عن البحث وتطوير خوارزميات جديدة ومتقدمة.
للدخول إلى هذا المجال، من الضروري الحصول على درجة البكالوريوس أو الماجستير في مجالات علوم الحاسوب والرياضيات والإحصاء أو الهندسة ذات الصلة.
أيضًا، تعتبر المعرفة والمهارات في مجالات البرمجة والتعلم الآلي والإحصاء مهمة جدًا.
لزيادة فرصك في العثور على وظيفة في هذا المجال، يمكنك البدء بمشاريع عملية صغيرة، والمشاركة في مسابقات الذكاء الاصطناعي، والتعاون مع المهتمين الآخرين بالذكاء الاصطناعي.
أيضًا، يمكن أن تساعدك المشاركة في الدورات التدريبية المتخصصة والحصول على الشهادات المعتمدة على إثبات مهاراتك واسترعاء انتباه أصحاب العمل.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
يمكن أن يكون المسار الوظيفي في مجال الذكاء الاصطناعي متنوعًا ومليئًا بالتحديات.
بالجهد والمثابرة، يمكنك أن تصبح متخصصًا في الذكاء الاصطناعي وتحقيق نجاحات كبيرة في هذا المجال.
الأسئلة الشائعة
| 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). |
وخدمات أخرى لوكالة رسا ويب الإعلانية في مجال الإعلان
الريبورتاج الذكي: خدمة جديدة لزيادة زيادة المبيعات من خلال تخصيص تجربة المستخدم.
الحملة الإعلانية الذكية: أداة فعالة لتحليل سلوك العملاء بمساعدة الاستهداف الدقيق للجمهور.
التسويق المباشر الذكي: خدمة جديدة لزيادة تحسين ترتيب السيو من خلال إستراتيجية المحتوى التي تركز على السيو.
خريطة رحلة العميل الذكية: حل سريع وفعال لزيادة زيارات الموقع من خلال التركيز على تحسين الصفحات الرئيسية.
التسويق المباشر الذكي: مصمم للشركات التي تسعى إلى بناء علامة تجارية رقمية من خلال تخصيص تجربة المستخدم.
وأكثر من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلان عبر الإنترنت والاستشارات الإعلانية والحلول المؤسسية
الإعلانات عبر الإنترنت | الإستراتيجية الإعلانية | تقرير إعلاني
المصادر
التعرف على تحليل البيانات وتطبيقاته في الأعمال
,ما هو تحليل البيانات؟ (التعريف والأنواع والتطبيقات)
,تحليل البيانات من وجهة نظر أوراكل
,ما هو تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟
؟ للقفز بعملك في العالم الرقمي والوصول إلى قمة النجاح، وكالة التسويق الرقمي رساوب آفرين متخصصة في مجال تصميم موقع المتجر ومع استراتيجيات التسويق الشاملة، ترافقك لتجربة حضور قوي ومربح.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجانب البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين، الرقم 6
📞
محتوای کاملاً انتخاب شده، مطالعات موردی، بهروزرسانیهای بیشتر.دیگر هیچ مقالهای را از دست ندهید
