ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي استخداماته؟
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر يهتم ببناء الآلات والأنظمة القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم وحل المشكلات والتعرف على الأنماط وفهم اللغة الطبيعية واتخاذ القرارات.
#الذكاء_الاصطناعي حقق تقدمًا كبيرًا في العقود الأخيرة ويستخدم اليوم في مجالات مختلفة مثل الطب والهندسة والمالية والنقل.
على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتصميم أدوية جديدة والتنبؤ بالأسواق المالية وبناء السيارات ذاتية القيادة.
التعلم الآلي هو أحد الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
باستخدام الخوارزميات المعقدة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط والعلاقات الخفية في البيانات واتخاذ القرارات بناءً عليها.
هذه القدرة جعلت الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا مهمًا للغاية في تحليل البيانات الكبيرة واستخراج معلومات قيمة منها.
باختصار، الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية يمكن أن تساعد في تحسين حياة البشر وحل المشكلات المعقدة.
ومع ذلك، فإن تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي يتطلب أيضًا الاهتمام بالقضايا الأخلاقية والاجتماعية لضمان استخدام هذه التكنولوجيا لصالح المجتمع.
هل تفقد فرص عملك بسبب موقع ويب قديم؟ مع رساوب، حل مشكلة عدم جذب العملاء المحتملين من خلال موقع الويب إلى الأبد!
✅ جذب المزيد من العملاء المتوقعين ذوي الجودة العالية
✅ زيادة مصداقية العلامة التجارية في نظر العملاء
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع ويب للشركات
تاريخ الذكاء الاصطناعي من البداية إلى اليوم
يعود تاريخ #الذكاء_الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ الباحثون في استكشاف إمكانية بناء آلات يمكنها التفكير مثل البشر.
إحدى النقاط البارزة في هذه الفترة كانت مؤتمر دارتموث عام 1956، والذي يُعرف بأنه الميلاد الرسمي للذكاء الاصطناعي.
في هذا المؤتمر، اجتمع باحثون بارزون مثل جون مكارثي ومارفين مينسكي وكلود شانون لمناقشة وتبادل الأفكار حول إمكانية بناء آلات ذكية.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
في العقود الأولى، تم تحقيق العديد من التطورات في مجال حل المشكلات وإثبات النظريات.
ومع ذلك، بسبب القيود المفروضة على الأجهزة والبرامج، كان التقدم بطيئًا.
في الثمانينيات، مع ظهور الأنظمة الخبيرة، تم إيلاء اهتمام متجدد لـ #الذكاء_الاصطناعي.
كانت الأنظمة الخبيرة عبارة عن برامج جمعت معرفة الخبراء في مجال معين واستخدمتها لحل المشكلات.
مع ظهور الإنترنت وزيادة حجم البيانات في التسعينيات والألفينيات، تم توفير الأساس لمزيد من التطورات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي.
تطور التعلم الآلي، وخاصة التعلم العميق (Deep Learning)، بسرعة وتمكن من تحقيق نتائج رائعة في مجالات مختلفة مثل التعرف على الوجوه والترجمة الآلية ومعالجة اللغة الطبيعية.
اليوم، أصبح #الذكاء_الاصطناعي تقنية واسعة الانتشار وله تطبيقات واسعة في مختلف الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والنقل والمالية.
أنواع الذكاء الاصطناعي مع أمثلة عملية
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى عدة فئات بناءً على قدراته وكفاءته.
أحد هذه التقسيمات هو التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي القوي (General AI).
يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى الأنظمة المصممة لأداء مهمة معينة وأداء جيد في نفس المجال.
تشمل أمثلة الذكاء الاصطناعي الضعيف أنظمة التعرف على الوجوه، والمساعدين الصوتيين مثل Siri و Alexa، وخوارزميات الاقتراح في الشبكات الاجتماعية.
هذه الأنظمة قادرة على أداء مهام محدودة ولا يمكنها التفكير واتخاذ القرارات بشكل عام مثل البشر.
من ناحية أخرى، يشير الذكاء الاصطناعي القوي إلى الأنظمة التي يمكنها أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي في المراحل المبكرة من التطوير ولم يتم بناء أي نظام كامل يمكنه العمل بشكل شامل مثل البشر حتى الآن.
ومع ذلك، يعمل الباحثون على تطوير خوارزميات وهياكل جديدة يمكن أن تساعد في إنشاء ذكاء اصطناعي قوي.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على طرق التعلم.
التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning) هي من بين طرق التعلم الآلي الرئيسية المستخدمة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
لكل طريقة من هذه الطرق مزاياها وعيوبها الخاصة، ويمكن استخدامها اعتمادًا على نوع المشكلة والبيانات المتاحة.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
بشكل عام، #الذكاء_الاصطناعي هو مجال واسع ومتنوع يشمل أنواعًا مختلفة من الأنظمة والخوارزميات.
يعتمد اختيار النوع المناسب من الذكاء الاصطناعي على الهدف والاحتياجات المحددة لكل تطبيق.
| نوع الذكاء الاصطناعي | وصف | مثال |
|---|---|---|
| الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) | مصمم لأداء مهمة معينة | المساعدون الصوتيون مثل Siri و Alexa |
| الذكاء الاصطناعي القوي (General AI) | قادر على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها | (لا يزال قيد التطوير) |
التعلم الآلي ودوره في الذكاء الاصطناعي
التعلم الآلي (Machine Learning) هو أحد الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
في الواقع، يعلم التعلم الآلي الآلات كيفية اكتشاف الأنماط والعلاقات الخفية في البيانات واتخاذ القرارات بناءً عليها.
يستخدم التعلم الآلي كأداة قوية في مجالات مختلفة مثل التعرف على الأنماط والتنبؤ والتحسين.
هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، كل منها مناسب لنوع معين من المشكلات.
تستخدم خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) بيانات مصنفة للتدريب، بينما تبحث خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) عن اكتشاف الأنماط في البيانات غير المصنفة.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning) هو طريقة أخرى تتعلم فيها الآلة كيفية اتخاذ أفضل القرارات من خلال التجربة والخطأ وتلقي المكافآت والعقوبات.
لا يمكن لـ #الذكاء_الاصطناعي إظهار أدائه الكامل بدون التعلم الآلي.
يمكّن التعلم الآلي أنظمة الذكاء الاصطناعي من زيادة معرفتها وتحسينها باستمرار من خلال جمع البيانات وتحليلها.
وقد مكّنت هذه القدرة الذكاء الاصطناعي من تحقيق نتائج رائعة في مجالات مثل الطب والمالية والنقل.
على سبيل المثال، في الطب، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تشخيص الأمراض بدقة أكبر من خلال تحليل الصور الطبية.
هل تعلم أن التصميم الضعيف لمتجر على الإنترنت يمكن أن يطرد ما يصل إلى 70٪ من عملائك المحتملين؟ تحول رساوب مبيعاتك من خلال تصميم مواقع التجارة الإلكترونية الاحترافية وسهلة الاستخدام.
✅ زيادة كبيرة في المبيعات والإيرادات
✅ تحسين كامل لمحركات البحث والجوال
⚡ [احصل على استشارة مجانية من رساوب]
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقاتها
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من فروع #الذكاء_الاصطناعي التي تمكن الآلات من فهم ومعالجة اللغة البشرية.
الهدف الرئيسي من البرمجة اللغوية العصبية هو تطوير أنظمة يمكنها التواصل مع البشر بلغة طبيعية واستخراج المعلومات من النصوص والكلام.
تستخدم البرمجة اللغوية العصبية في مجالات مختلفة مثل الترجمة الآلية وتحليل المشاعر والروبوتات الدردشة.
تعد الترجمة الآلية أحد التطبيقات المهمة للبرمجة اللغوية العصبية.
باستخدام خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية، يمكن للآلات ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
حققت الترجمة الآلية تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة، وتستخدم اليوم أدوات مثل ترجمة جوجل (Google Translate) على نطاق واسع.
يعد تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) تطبيقًا مهمًا آخر للبرمجة اللغوية العصبية.
باستخدام تحليل المشاعر، يمكن تحليل مشاعر وآراء الناس حول المنتجات والخدمات والأحداث.
يمكن أن تكون هذه المعلومات ذات قيمة كبيرة للشركات والمؤسسات وتساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل.
تستخدم الروبوتات الدردشة (Chatbots) أيضًا البرمجة اللغوية العصبية للتواصل مع المستخدمين.
يمكن لروبوتات الدردشة الإجابة على أسئلة المستخدمين وتقديم المعلومات وحتى تقديم خدمات الدعم.
الأخلاق في الذكاء الاصطناعي التحديات والحلول
يصاحب تطوير واستخدام #الذكاء_الاصطناعي العديد من التحديات الأخلاقية.
أحد هذه التحديات هو قضية التحيز (Bias) في خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزميات متحيزة، فقد تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا قرارات غير عادلة.
على سبيل المثال، إذا تم تدريب نظام التعرف على الوجه باستخدام بيانات تتضمن في الغالب صورًا لأشخاص بيض، فقد يكون أداؤه ضعيفًا في التعرف على وجوه الأشخاص الملونين.
القضية الأخرى هي الشفافية (Transparency) في قرارات الذكاء الاصطناعي.
في كثير من الحالات، تكون الطريقة التي تتخذ بها أنظمة الذكاء الاصطناعي القرارات معقدة وغير مفهومة.
يمكن أن يسبب هذا انعدام الثقة لدى المستخدمين ويحد من استخدام هذه الأنظمة.
أحد التحديات الأخلاقية الأخرى هو قضية الخصوصية (Privacy).
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات للعمل، ويمكن أن يهدد جمع هذه البيانات واستخدامها خصوصية الأفراد.
لحل هذه التحديات، من الضروري أن يقوم الباحثون وصناع السياسات والمستخدمون بتطوير حلول معًا.
إن إنشاء معايير أخلاقية لتطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي، وزيادة الشفافية في قرارات الذكاء الاصطناعي، وحماية خصوصية الأفراد هي من بين الحلول التي يمكن أن تساعد في تقليل التحديات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي.
ماذا يخبئ لنا مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
مستقبل #الذكاء_الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالأمل.
مع التقدم المطرد في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية، من المتوقع أن يلعب #الذكاء_الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا في السنوات القادمة.
في المستقبل، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تحسين نوعية حياة البشر في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والنقل والإنتاج.
على سبيل المثال، في الرعاية الصحية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تشخيص الأمراض وتصميم أدوية جديدة وتقديم خدمات الرعاية الصحية الشخصية.
في التعليم، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تقديم التعليم المخصص وتحسين عملية التعلم.
في النقل، يمكن للسيارات ذاتية القيادة أن تساعد في تقليل الحوادث وتحسين كفاءة النقل.
في الإنتاج، يمكن للروبوتات الذكية أن تساعد في زيادة الإنتاجية وخفض التكاليف.
ومع ذلك، فإن تطوير واستخدام #الذكاء_الاصطناعي يتطلب أيضًا الاهتمام بالقضايا الأخلاقية والاجتماعية.
من الضروري منع سوء استخدام هذه التكنولوجيا من خلال إنشاء معايير أخلاقية وقانونية والتأكد من استخدام #الذكاء_الاصطناعي لصالح المجتمع.
| مجال | تطبيق الذكاء الاصطناعي | وصف |
|---|---|---|
| الرعاية الصحية | تشخيص الأمراض | تشخيص أكثر دقة وسرعة للأمراض باستخدام تحليل الصور الطبية |
| التعليم | تعليم شخصي | تقديم محتوى تعليمي مصمم خصيصًا لتلبية احتياجات كل فرد |
| النقل | السيارات ذاتية القيادة | تقليل الحوادث وتحسين كفاءة النقل |
كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي المصادر والحلول
يتطلب تعلم الذكاء الاصطناعي الجهد والمثابرة، ولكن باستخدام المصادر المناسبة والحلول الفعالة، يمكنك إحراز تقدم سريع في هذا المجال.
إحدى أفضل الطرق للبدء هي حضور دورات تدريبية عبر الإنترنت.
تقدم مواقع مثل كورسيرا (Coursera) وإدكس (edX) ويوديمي (Udemy) دورات متنوعة في مجال الذكاء الاصطناعي يمكنك من خلالها تعلم مبادئ وأساسيات هذا المجال.
بالإضافة إلى الدورات التدريبية عبر الإنترنت، يمكن أن تساعدك قراءة الكتب والمقالات العلمية أيضًا في تعلم #الذكاء_الاصطناعي.
تعد الكتب المدرسية الجامعية والمقالات المنشورة في المؤتمرات والمجلات المرموقة مصادر جيدة للحصول على معلومات أكثر تعمقًا حول الخوارزميات وطرق الذكاء الاصطناعي المختلفة.
أحد الحلول الفعالة الأخرى لتعلم #الذكاء_الاصطناعي هو تنفيذ مشاريع عملية.
من خلال تنفيذ المشاريع العملية، يمكنك تطبيق معرفتك وتقوية مهاراتك.
يمكنك البدء بمشاريع بسيطة مثل بناء نظام للتعرف على الوجوه أو روبوت دردشة، ثم تنفيذ مشاريع أكثر تعقيدًا تدريجيًا.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعدك الانضمام إلى المجتمعات عبر الإنترنت والمجموعات المتخصصة في الذكاء الاصطناعي أيضًا في تعلم هذا المجال.
في هذه المجتمعات، يمكنك التواصل مع المتحمسين والخبراء الآخرين في مجال الذكاء الاصطناعي، وطرح أسئلتك، والاستفادة من تجارب الآخرين.
هل أنت غير راضٍ عن انخفاض معدل تحويل الزوار إلى عملاء في متجرك عبر الإنترنت؟
حل هذه المشكلة إلى الأبد من خلال تصميم موقع متجر احترافي بواسطة رساوب!
✅ زيادة كبيرة في معدل تحويل الزائر إلى عميل
✅ إنشاء تجربة مستخدم ممتازة وكسب ثقة العملاء
⚡ احصل على استشارة مجانية
الفرق بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات
من المهم فهم الفرق بين #الذكاء_الاصطناعي و الروبوتات لأن هذين المفهومين غالبًا ما يتم الخلط بينهما، ولكنهما في الواقع مجالان مختلفان.
تتعامل الروبوتات مع تصميم وبناء وتشغيل واستخدام الروبوتات.
الروبوتات هي آلات يمكنها أداء المهام تلقائيًا.
يمكن أن تشمل هذه المهام مهامًا مادية مثل نقل الأشياء أو اللحام أو تجميع الأجزاء.
من ناحية أخرى، يتعامل الذكاء الاصطناعي مع تطوير الأنظمة التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم وحل المشكلات والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.
لذا، في حين تركز الروبوتات على بناء الآلات المادية، يركز #الذكاء_الاصطناعي على تطوير البرامج والخوارزميات التي يمكنها محاكاة التفكير والسلوك الذكيين.
ومع ذلك، يمكن الجمع بين #الذكاء_الاصطناعي والروبوتات لإنشاء روبوتات أكثر ذكاءً.
تستخدم الروبوتات الذكية #الذكاء_الاصطناعي لفهم محيطها واتخاذ القرارات وأداء المهام المعقدة.
على سبيل المثال، يمكن للروبوت الذكي استخدام الرؤية الحاسوبية للتعرف على الأشياء والأشخاص، واستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم الأوامر الصوتية، واستخدام التعلم الآلي لتحسين أدائه بمرور الوقت.
تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف وسوق العمل
الذكاء الاصطناعي له تأثير كبير على الوظائف وسوق العمل.
من ناحية، يمكن أن يزيد #الذكاء_الاصطناعي الإنتاجية ويخفض التكاليف في العديد من الصناعات.
من خلال أتمتة المهام المتكررة والبسيطة، يمكن لـ #الذكاء_الاصطناعي أن يساعد الشركات على زيادة كفاءتها وتحقيق المزيد من الأرباح.
من ناحية أخرى، يمكن أن يتسبب #الذكاء_الاصطناعي أيضًا في فقدان بعض الوظائف.
من خلال أتمتة المهام، تقل الحاجة إلى القوى العاملة في بعض المجالات، وقد تصبح بعض الوظائف قديمة.
ومع ذلك، يمكن أن يخلق #الذكاء_الاصطناعي أيضًا فرص عمل جديدة.
يتطلب تطوير وتنفيذ وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي قوة عاملة متخصصة.
لذلك، مع نمو الذكاء الاصطناعي، يزداد الطلب على متخصصي الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي.
لكي تكون قادرًا على الاستفادة من فرص العمل الجديدة التي يخلقها #الذكاء_الاصطناعي، من الضروري تحديث مهاراتك والتدريب في مجالات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد #الذكاء_الاصطناعي في تغيير طبيعة العديد من الوظائف.
في المستقبل، ستتطلب العديد من الوظائف تعاونًا بين الإنسان والآلة.
يمكن للبشر والآلات العمل معًا لأداء المهام التي يصعب أو يستحيل على أي منهما القيام بها بمفرده.
أسئلة مكررة
| 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
نرمافزار سفارشی هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای مدیریت کمپینها توسط طراحی رابط کاربری جذاب.
استراتژی محتوا هوشمند: راهکاری حرفهای برای برندسازی دیجیتال با تمرکز بر سفارشیسازی تجربه کاربر.
سوشال مدیا هوشمند: پلتفرمی خلاقانه برای بهبود افزایش نرخ کلیک با هدفگذاری دقیق مخاطب.
توسعه وبسایت هوشمند: خدمتی نوین برای افزایش افزایش فروش از طریق اتوماسیون بازاریابی.
کمپین تبلیغاتی هوشمند: خدمتی اختصاصی برای رشد تحلیل رفتار مشتری بر پایه بهینهسازی صفحات کلیدی.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی
المصادر
ما هو الذكاء الاصطناعي؟ | IBM
,ما هو الذكاء الاصطناعي؟ – فيرجول
,ما هو الذكاء الاصطناعي؟ مقدمة وتاريخ وتطبيقات وأنواع الذكاء الاصطناعي – مكتب خونه
,ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ | أوراكل
? للنهوض بعملك في عالم الرقمية، تقوم وكالة التسويق الرقمي رساوب آفرين ذات الخبرة سنوات في تقديم خدمات مثل تصميم موقع تجاري وسيو والإعلانات عبر الإنترنت، بتمهيد طريق نجاحك.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجوار البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين رقم 6
