ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي تطبيقاته؟

#الذكاء_الاصطناعي أو AI، بالإنجليزية Artificial Intelligence، هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يهدف إلى بناء آلات يمكنها القيام بمهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
يشمل هذا التعريف الواسع قدرات مثل التعلم وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط.
ويكيبيديا تعرف الذكاء الاصطناعي على هذا النحو.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة جدًا وتؤثر على جميع جوانب حياتنا تقريبًا.
من بين هذه التطبيقات يمكن ذكر ما يلي:

• الطب: تشخيص الأمراض، وتطوير الأدوية، والجراحة الروبوتية.
• المالية: كشف الاحتيال، وإدارة المخاطر، والمعاملات الخوارزمية.
• النقل: السيارات ذاتية القيادة، وتحسين المسارات.
• التعليم: تخصيص التعلم، وتقديم ملاحظات تلقائية.
• الترفيه: إنتاج المحتوى، واقتراح الأفلام والموسيقى.

الذكاء الاصطناعي يغير العالم، وإمكانياته لتحسين حياتنا كبيرة جدًا.
ومع ذلك، من المهم أيضًا الانتباه إلى التحديات والمخاطر المحتملة.
على سبيل المثال، يجب دراسة تأثير الأتمتة على سوق العمل والقضايا الأخلاقية المتعلقة باستخدام الخوارزميات بعناية.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو في الواقع محاولة لمحاكاة عمليات التفكير البشري في الآلات.
تتضمن هذه العمليات التعلم والاستدلال وحل المشكلات والإدراك واللغة الطبيعية.

هل تعلم أن 94٪ من الانطباع الأول للمستخدمين عن الأعمال التجارية يتعلق بتصميم موقع الويب الخاص بها؟ مع تصميم موقع ويب احترافي للشركات من قبل **رساوب**، حوّل هذا الانطباع الأولي إلى فرصة للنمو.

✅ جذب المزيد من العملاء وزيادة المبيعات
✅ بناء المصداقية والثقة في نظر الجمهور

⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع الويب!

أنواع الذكاء الاصطناعي #شرحي

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على معايير مختلفة.
إحدى أكثر الطرق شيوعًا هي التصنيف بناءً على مستوى القدرة.
وبناءً على ذلك، ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات رئيسية:

• الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI): هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يمكنه فقط أداء مهمة معينة بشكل جيد.
  تقع معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية في هذه الفئة.
  على سبيل المثال، نظام التعرف على الوجوه أو نظام اقتراح المنتجات.
• الذكاء الاصطناعي القوي (General AI): هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على القيام بأي شيء يمكن للإنسان القيام به.
  لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي في مرحلة البحث والتطوير وغير موجود حاليًا.
• الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI): هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يتجاوز ذكاء الإنسان.
  الذكاء الاصطناعي الفائق هو مفهوم افتراضي وغير موجود حاليًا.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

تصنيف آخر للذكاء الاصطناعي يعتمد على طريقة التعلم.
وبناءً على ذلك، ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى الأنواع التالية:

• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): في هذه الطريقة، يتم تدريب النظام باستخدام بيانات مُصنَّفة.
  على سبيل المثال، لتدريب نظام للتعرف على صور القطط، يتم عرض آلاف الصور للقطط عليه، ولكل صورة تسمية “قطة”.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): في هذه الطريقة، يتم تدريب النظام باستخدام بيانات غير مُصنَّفة.
  على سبيل المثال، لتجميع عملاء متجر عبر الإنترنت، يتم استخدام بيانات شراء العملاء بدون أي تسميات.
• التعلم المعزز (Reinforcement Learning): في هذه الطريقة، يتعلم النظام عن طريق التجربة والخطأ.
  على سبيل المثال، يمكن للروبوت أن يتعلم كيفية لعب لعبة فيديو باستخدام التعلم المعزز.

لكل نوع من هذه الأنواع من #الذكاء_الاصطناعي تطبيقات في مجالات مختلفة، ويعتمد اختيار النوع المناسب على المشكلة قيد الدراسة. في السنوات الأخيرة، تم تحقيق تقدم كبير في مجال التعلم العميق (Deep Learning)، وهو مجموعة فرعية من التعلم الخاضع للإشراف.

التعلم الآلي، القلب النابض للذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي (Machine Learning) هو أحد الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي التي تتيح للآلات التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
بعبارة أخرى، بدلاً من إخبار الآلة بالضبط بكيفية القيام بمهمة ما، فإننا نعطيها بيانات ونسمح لها باستخلاص الأنماط والقواعد بنفسها.
خوارزميات التعلم الآلي متنوعة، وكل منها مناسب لنوع معين من البيانات والمشكلات.

بعض خوارزميات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا هي:

• الانحدار (Regression): للتنبؤ بالقيم المستمرة مثل سعر المنزل أو درجة حرارة الهواء.
• التصنيف (Classification): لتصنيف البيانات إلى مجموعات مختلفة مثل الكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها أو التعرف على الوجوه.
• التجميع (Clustering): لتجميع البيانات المتشابهة معًا مثل تقسيم العملاء.
• شجرة القرار (Decision Tree): لإنشاء نموذج شجري يتخذ القرارات بناءً على مجموعة من القواعد.
• الشبكات العصبية (Neural Networks): نماذج معقدة مستوحاة من بنية الدماغ البشري وتستخدم لمجموعة واسعة من المشكلات بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واللعب.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

يلعب التعلم الآلي دورًا حيويًا في تطوير العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
من أنظمة اقتراح المنتجات في المتاجر عبر الإنترنت إلى السيارات ذاتية القيادة، تستخدم جميعها خوارزميات التعلم الآلي لتحسين أدائها.
في الواقع، يسمح التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي بالتعلم باستمرار والتكيف مع البيانات الجديدة.
فيما يلي جدول لخوارزميات التعلم الآلي وتطبيقاتها

معالجة اللغة الطبيعية جسر بين الإنسان والآلة

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) أو NLP، هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على فهم ومعالجة اللغة البشرية.
تتضمن معالجة اللغة الطبيعية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك:

• التعرف على الكلام (Speech Recognition): تحويل الكلام إلى نص
• الترجمة الآلية (Machine Translation): ترجمة النص من لغة إلى أخرى
• تلخيص النص (Text Summarization): إنتاج ملخصات قصيرة من النصوص الطويلة
• تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحديد المشاعر والعواطف الموجودة في النص
• الإجابة على الأسئلة (Question Answering): الإجابة على الأسئلة المطروحة باللغة الطبيعية

تلعب معالجة اللغة الطبيعية دورًا مهمًا في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، تستخدم المساعدات الصوتية مثل Siri و Alexa معالجة اللغة الطبيعية لفهم الأوامر الصوتية للمستخدمين.
تستخدم محركات البحث معالجة اللغة الطبيعية لفهم عبارات البحث بشكل أفضل وتقديم نتائج أكثر صلة.
تستخدم روبوتات الدردشة معالجة اللغة الطبيعية للتواصل مع المستخدمين باللغة الطبيعية.
تعد معالجة اللغة الطبيعية أحد المجالات سريعة النمو في الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
#الذكاء_الاصطناعي في قسم اللغة يتقدم يومًا بعد يوم.

هل سئمت من أن موقع الويب الخاص بمتجرك لا يمكنه تحقيق الدخل لك بقدر ما لديه من إمكانات؟ رساوب، المتخصص في تصميم مواقع المتاجر الاحترافية، يحل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ زيادة كبيرة في معدل المبيعات والإيرادات
✅ سرعة تحميل عالية وتجربة مستخدم لا مثيل لها
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع متجر

الشبكات العصبية والتعلم العميق

الشبكات العصبية (Neural Networks) هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية الدماغ البشري.
تتكون الشبكة العصبية من عدد كبير من العقد (الخلايا العصبية) المتصلة ببعضها البعض في طبقات.
تتلقى كل عقدة إشارة إدخال وتعالجها وتنتج إشارة إخراج.
يتم إرسال إشارة إخراج العقدة كمدخل إلى العقد الأخرى في الطبقة التالية.

التعلم العميق (Deep Learning) هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية عميقة (شبكات عصبية ذات طبقات عديدة) للتعلم.
الشبكات العصبية العميقة قادرة على تعلم الأنماط المعقدة في البيانات، ولهذا السبب فهي تعمل بشكل جيد للغاية في العديد من المشكلات المعقدة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واللعب.
هناك العديد من البنى المختلفة للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) المناسبة لمعالجة الصور والشبكات العصبية المتكررة (RNN) المناسبة لمعالجة البيانات التسلسلية مثل النص والصوت.

يُعرف التعلم العميق بأنه أحد أقوى تقنيات الذكاء الاصطناعي ويلعب دورًا مهمًا في التطورات الأخيرة في هذا المجال.
ومع ذلك، فإن التعلم العميق لديه أيضًا تحدياته.
يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة كمية كبيرة من البيانات وقوة حسابية.
أيضًا، يصعب تفسير وفهم أداء الشبكات العصبية العميقة.
#شرحي فيما يتعلق بالشبكات العصبية.

التحديات والفرص الأخلاقية للذكاء الاصطناعي

مع التطورات الهائلة في الذكاء الاصطناعي، ظهرت أيضًا تحديات وفرص أخلاقية جديدة.
أحد أهم التحديات هو قضية التمييز وعدم المساواة.
إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحتوي على تحيزات، فقد تتخذ هذه الخوارزميات أيضًا قرارات تمييزية.
على سبيل المثال، قد يكون أداء نظام التعرف على الوجوه أضعف في التعرف على وجوه الأشخاص ذوي البشرة الداكنة.

التحدي الآخر هو قضية الخصوصية.
غالبًا ما تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي كمية كبيرة من البيانات الشخصية حتى تتمكن من العمل بشكل صحيح.
يمكن أن يؤدي جمع هذه البيانات واستخدامها إلى مخاوف بشأن خصوصية الأفراد.
أيضًا، تعد قضية المساءلة ذات أهمية قصوى.
إذا ارتكب نظام #ذكاء_اصطناعي خطأ، فمن سيكون مسؤولاً؟ مطور النظام؟ مستخدم النظام؟ النظام نفسه؟

على الرغم من هذه التحديات، يقدم الذكاء الاصطناعي أيضًا العديد من الفرص الأخلاقية.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات الاجتماعية مثل الفقر والمرض وتغير المناخ.
كما يمكن استخدامه لتحسين حياة الأفراد مثل تقديم خدمات صحية أفضل وتعليم مخصص ونقل أكثر أمانًا.
للاستفادة من الفرص الأخلاقية للذكاء الاصطناعي وتقليل تحدياته، من الضروري إيلاء اهتمام خاص للقضايا الأخلاقية في تصميم وتطوير واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي.

كيف سيبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

يعد التنبؤ بمستقبل الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا، ولكن يمكننا تخمين من خلال النظر إلى الاتجاهات الحالية والتطورات الأخيرة.
يبدو أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي حاليًا في العديد من الصناعات، ومن المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه في المستقبل.

أحد أهم الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي هو تطوير الذكاء الاصطناعي القوي (AGI).
يشير AGI إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه فعل أي شيء يمكن للإنسان فعله.
يمكن أن يكون لتطوير AGI تداعيات عميقة على المجتمع.
يعتقد بعض الخبراء أن AGI يمكن أن يساعد في حل العديد من المشكلات العالمية، بينما يشعر البعض الآخر بالقلق بشأن مخاطره المحتملة.
اتجاه آخر هو دمج الذكاء الاصطناعي مع التقنيات الأخرى مثل إنترنت الأشياء (IoT) والبلوك تشين والواقع المعزز (AR).
يمكن أن يؤدي دمج هذه التقنيات إلى إنشاء أنظمة أكثر ذكاءً قادرة على تقديم خدمات أكثر تخصيصًا.

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس مؤكدًا.
يعتمد مسار تطوير الذكاء الاصطناعي على القرارات التي نتخذها اليوم.
نظرًا للتحديات والفرص الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، من الضروري اتخاذ قرارات مسؤولة وواعية بشأن مستقبل هذه التكنولوجيا.
فيما يلي جدول للتقنيات المستقبلية التي تركز على الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي في إيران الوضع الحالي والتوقعات

الذكاء الاصطناعي في إيران، كما هو الحال في أجزاء أخرى من العالم، ينمو ويتطور.
استثمرت الحكومة الإيرانية والقطاع الخاص كلاهما في هذا المجال.
يوجد حاليًا العديد من الشركات والشركات الناشئة في إيران التي تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي.
تعمل هذه الشركات في مجالات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والروبوتات والتعلم الآلي.

الجامعات الإيرانية نشطة أيضًا في مجال تدريس وأبحاث الذكاء الاصطناعي.
تقدم العديد من الجامعات المرموقة في إيران دورات البكالوريوس والماجستير في مجال الذكاء الاصطناعي.
أيضًا، نشر الباحثون الإيرانيون العديد من المقالات في مجال الذكاء الاصطناعي في المجلات والمؤتمرات الدولية المرموقة.
ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي في إيران يواجه تحديات.
أحد أهم التحديات هو نقص المتخصصين.
أيضًا، يعد الوصول إلى بيانات عالية الجودة وموارد الحوسبة من بين التحديات الأخرى التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في إيران.
على الرغم من هذه التحديات، فإن التوقعات لـ #الذكاء_الاصطناعي في إيران إيجابية.
بالنظر إلى الاستثمارات التي تم إجراؤها وجهود الباحثين والشركات الإيرانية، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في الاقتصاد والمجتمع الإيراني في المستقبل.

هل سئمت من أن موقع متجرك يحصل على زوار ولكن ليس مبيعات؟ رساوب يحل مشكلتك الرئيسية إلى الأبد من خلال تصميم مواقع متاجر احترافية!
✅ زيادة كبيرة في المبيعات من خلال التصميم الهادف
✅ تجربة مستخدم لا تشوبها شائبة لعملائك
⚡ احصل على استشارة مجانية!

كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي رحلة مثيرة ومجزية.
للبدء، من الضروري أن تكون على دراية بالمفاهيم الأساسية لعلوم الكمبيوتر والرياضيات.
تعد معرفة البرمجة، وخاصة لغات مثل Python، ضرورية لتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
تتوفر مجموعة متنوعة من الموارد التعليمية لتعلم الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تساعدك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات والمشاريع العملية في هذه الرحلة.

بعض الدورات التدريبية المرموقة 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 على فهم المفاهيم بشكل أعمق.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعدك المشاركة في المشاريع العملية والعمل مع البيانات الحقيقية في اكتساب خبرة عملية في مجال الذكاء الاصطناعي.
تتمثل إحدى أفضل الطرق لتعلم الذكاء الاصطناعي في التركيز على مجال معين والتعمق فيه.
على سبيل المثال، يمكنك التركيز على معالجة اللغة الطبيعية أو التعرف على الصور أو التعلم المعزز.
من خلال التركيز على مجال معين، يمكنك زيادة معرفتك ومهاراتك في هذا المجال وتصبح متخصصًا.
#تعليمي الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية والمستقبل القريب

لم يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا خياليًا علميًا، ولكنه موجود بشكل متزايد في حياتنا اليومية.
من أنظمة اقتراح المنتجات في المتاجر عبر الإنترنت إلى المساعدات الصوتية في الهواتف الذكية، يعمل الذكاء الاصطناعي باستمرار على تحسين وتسهيل حياتنا.
في المستقبل القريب، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر بروزًا في حياتنا.
تعد السيارات ذاتية القيادة والمنازل الذكية والمدن الذكية وخدمات الرعاية الصحية المخصصة مجرد أمثلة قليلة على التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي في المستقبل.

يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في إنجاز المهام اليومية واتخاذ قرارات أفضل والعيش حياة أكثر صحة.
ومع ذلك، من المهم أيضًا الانتباه إلى التحديات والمخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي ومحاولة استخدام هذه التكنولوجيا بطريقة مسؤولة وأخلاقية.
من خلال الاستخدام السليم للذكاء الاصطناعي، يمكننا خلق مستقبل أكثر إشراقًا وأفضل لأنفسنا وللأجيال القادمة.
الذكاء الاصطناعي (AI) يتسلل بسرعة إلى جميع جوانب حياتنا، ويبدو أن هذه العملية لن تتوقف.
#الذكاء_الاصطناعي في الحياة .

أسئلة مكررة

السؤال	الإجابة
ما هو تعريف هوش مصنوعی (الذكاء الاصطناعي)؟	هو مجال في علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء آلات ذكية يمكنها التفكير، التعلم، حل المشكلات، واتخاذ القرارات مثل البشر.
اذكر بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.	تشمل السيارات ذاتية القيادة، المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية (مثل نتفليكس وأمازون)، التعرف على الوجه، والتشخيص الطبي.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) والذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟	الذكاء الاصطناعي الضيق متخصص في مهمة واحدة ومحددة، بينما الذكاء الاصطناعي العام يمتلك قدرة فكرية بشرية على أداء أي مهمة معرفية.
ما هو التعلم الآلي (Machine Learning) وعلاقته بالذكاء الاصطناعي؟	التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات تسمح للأنظمة بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)؟	هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري، وتستخدم في التعلم العميق لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط المعقدة.
اذكر بعض التحديات الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.	تشمل قضايا الخصوصية، التحيز في البيانات والخوارزميات، فقدان الوظائف، والمسؤولية في حال وقوع أخطاء أو قرارات غير عادلة.
ما هو معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)؟	هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم، تفسير، وإنشاء اللغة البشرية بطريقة مفيدة وتفاعلية.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على سوق العمل؟	يمكن أن يؤدي إلى أتمتة بعض المهام الروتينية، مما يتطلب إعادة تأهيل العمال وخلق وظائف جديدة في مجالات تصميم، تطوير، وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ما هي الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)؟	هي مجال في الذكاء الاصطناعي يمكن أجهزة الكمبيوتر من “رؤية” وفهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو بنفس الطريقة التي يفعلها البشر، مما يمكنها من التعرف على الأشياء والوجوه.
ما هي أهمية البيانات في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي؟	البيانات هي الوقود الذي يغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في التعلم الآلي. جودة وكمية البيانات تؤثر بشكل كبير على دقة وأداء النماذج وقدرتها على التعلم واتخاذ القرارات الصحيحة.

و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
استراتژی محتوا هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای تحلیل رفتار مشتری با استفاده از سفارشی‌سازی تجربه کاربر.
UI/UX هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال افزایش نرخ کلیک از طریق استراتژی محتوای سئو محور هستند.
گوگل ادز هوشمند: مدیریت کمپین‌ها را با کمک استراتژی محتوای سئو محور متحول کنید.
لینک‌سازی هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال افزایش فروش از طریق هدف‌گذاری دقیق مخاطب هستند.
UI/UX هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای مدیریت کمپین‌ها با استفاده از برنامه‌نویسی اختصاصی.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

منابع

مقدمه ای بر هوش مصنوعی
,آموزش مقدماتی هوش مصنوعی – مفاهیم پایه
,هوش مصنوعی (AI) چیست؟
,هوش مصنوعی چیست؟

? آماده‌اید کسب‌وکار خود را در دنیای دیجیتال متحول کنید؟ آژانس دیجیتال مارکتینگ رساوب آفرین با تخصص در سئو، تبلیغات آنلاین و طراحی سایت اختصاصی، شریک قابل اعتماد شما در مسیر رشد است. برای حضوری قدرتمند در وب، همین امروز با ما تماس بگیرید!

📍 تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6

✉️ info@idiads.com

📱 09124438174

📱 09390858526

📞 02126406207