ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence or AI) باختصار، هو فرع من فروع علوم الحاسوب يهتم ببناء آلات قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط.
الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية، بل هو مجموعة من التقنيات والمناهج التي تهدف إلى محاكاة وتقليد السلوكيات الذكية في الآلات.
يمكن لهذه الآلات أن تتعلم من خلال الخوارزميات والبيانات المتاحة، وتتخذ قراراتها بناءً على هذه التعليمات.
الذكاء الاصطناعي يسعى إلى إنشاء أنظمة قادرة على حل المشكلات المعقدة والتحسين التلقائي.

يعتمد أساس عمل الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات والنماذج الرياضية.
تسمح هذه الخوارزميات للآلات بالتعلم من البيانات وتحديد الأنماط الموجودة فيها.
على سبيل المثال، يمكن لخوارزمية تعلم الآلة أن تتعلم من مجموعة من الصور المصنفة (مثل صور القطط والكلاب) كيفية تمييز القطط عن الكلاب.
بعد التدريب، ستكون الآلة قادرة على تصنيف الصور الجديدة بشكل صحيح.
يمكن أن تتم عملية التعلم في الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة، بما في ذلك التعلم بالإشراف والتعلم بدون إشراف والتعلم المعزز.
لكل من هذه الطرق تطبيقاتها ومزاياها الخاصة، ويتم اختيارها بناءً على نوع المشكلة والبيانات المتاحة.

هل سئمت من أن موقع الويب الخاص بمتجرك لم يتمكن من تحقيق إيرادات لك بقدر ما يحتمل؟ رسا وب، متخصص في تصميم مواقع المتاجر الاحترافية، يحل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ زيادة معدل المبيعات والإيرادات
✅ سرعة تحميل عالية وتجربة مستخدم لا مثيل لها
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع متجر

أنواع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها

أنواع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها

الذكاء الاصطناعي له أنواع مختلفة، ولكل منها خصائصه وتطبيقاته الخاصة.
أحد التصنيفات الشائعة هو تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين: الذكاء الاصطناعي المحدود (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي العام (General AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي المحدود، والذي يسمى أيضًا الذكاء الاصطناعي الضعيف، لأداء مهام معينة.
على سبيل المثال، نظام التعرف على الوجوه أو نظام اقتراح الأفلام هما مثالان على الذكاء الاصطناعي المحدود.
تعمل هذه الأنظمة بشكل جيد للغاية في أداء مهمتها، ولكنها لا تستطيع أداء مهام أخرى.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

في المقابل، يتمتع الذكاء الاصطناعي العام، والذي يسمى أيضًا الذكاء الاصطناعي القوي، بقدرات معرفية مماثلة للإنسان.
يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي العام أن يتعلم ويفهم ويعمل بشكل مستقل في مختلف المجالات.
حاليًا، لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في المراحل البحثية، ولا يوجد نظام كامل بهذه القدرات.
الذكاء الاصطناعي يستخدم في مجالات مختلفة، بما في ذلك الطب والمالية والنقل والتعليم والإنتاج.
في الطب، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الشخصية.
في المالية، يمكن استخدامه للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة الاستثمارية.
في النقل، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين حركة المرور.
في التعليم، يمكن أن يساعد في تقديم دروس شخصية وتقييم أداء الطلاب.
في الإنتاج، يمكن أن يساعد في تحسين الإنتاجية وخفض التكاليف وزيادة جودة المنتجات.

تعلم الآلة ودوره في الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة ودوره في الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة (Machine Learning or ML) هو أحد الفروع الفرعية الرئيسية لـ الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
بعبارة أخرى، يمكن للآلات، باستخدام خوارزميات تعلم الآلة، تحديد الأنماط الموجودة في البيانات واتخاذ قراراتها بناءً على هذه الأنماط.
يمكّن تعلم الآلة الآلات من تحسين أدائها بمرور الوقت ومع تلقي المزيد من البيانات.
يمكن أن تتم عملية التعلم هذه تلقائيًا ودون الحاجة إلى تدخل بشري.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات تعلم الآلة، بما في ذلك التعلم بالإشراف (Supervised Learning) والتعلم بدون إشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم بالإشراف، تتعلم الآلة باستخدام البيانات المصنفة.
على سبيل المثال، لتدريب آلة على التعرف على صور القطط والكلاب، يتم تزويد الآلة بمجموعة من الصور المصنفة (صور القطط والكلاب).
تتعلم الآلة، باستخدام هذه البيانات، كيفية تحديد الخصائص المختلفة للقطط والكلاب وتصنيف الصور الجديدة بناءً على هذه الخصائص.
في التعلم بدون إشراف، تتعلم الآلة باستخدام البيانات غير المصنفة.
في هذه الحالة، يجب على الآلة تحديد الأنماط الموجودة في البيانات تلقائيًا.
على سبيل المثال، يمكن لخوارزمية التجميع تجميع بيانات العملاء في مجموعات مختلفة بناءً على أنماط الشراء الخاصة بهم.
في التعلم المعزز، تتعلم الآلة، باستخدام التجربة والخطأ، كيفية تحقيق أفضل أداء في بيئة معينة.
في هذه الحالة، تتخذ الآلة سلسلة من الإجراءات وتتعلم، بناءً على التعليقات التي تتلقاها، الإجراءات التي تؤدي إلى النتيجة المرجوة.

خوارزمية تعلم الآلة	الوصف	التطبيقات
الانحدار الخطي	نمذجة العلاقة بين المتغيرات	التنبؤ بالأسعار والمبيعات
الانحدار اللوجستي	التنبؤ باحتمالية وقوع حدث	الكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها وتشخيص الأمراض
شجرة القرار	اتخاذ القرارات بناءً على سلسلة من القواعد	الكشف عن الاحتيال وتقييم المخاطر
آلة المتجهات الداعمة (SVM)	تصنيف البيانات عن طريق إيجاد أفضل خط فاصل	التعرف على الصور والتعرف على النصوص
الشبكات العصبية	نمذجة الجهاز العصبي البشري	التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية

الشبكات العصبية العميقة وتطبيقاتها

الشبكات العصبية العميقة وتطبيقاتها

الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks or DNNs) هي نوع من الشبكات العصبية التي تحتوي على طبقات متعددة (أكثر من ثلاث طبقات).
تسمح هذه الطبقات للشبكات العصبية العميقة بتحديد الأنماط الأكثر تعقيدًا في البيانات.
حظيت الشبكات العصبية العميقة باهتمام كبير في السنوات الأخيرة بسبب التقدم الملحوظ في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والترجمة الآلية.
الذكاء الاصطناعي له تطبيقات عديدة جدًا في هذه الأنظمة.

تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات مختلفة، حيث تتولى كل طبقة مسؤولية استخراج خصائص معينة من البيانات.
على سبيل المثال، في شبكة عصبية عميقة مصممة للتعرف على الصور، قد تتولى الطبقات الأولية مسؤولية التعرف على الحواف والزوايا، بينما قد تتولى الطبقات اللاحقة مسؤولية التعرف على الكائنات الأكثر تعقيدًا مثل الوجوه والسيارات.
يتم تدريب الشبكات العصبية العميقة باستخدام خوارزميات التعلم العميق (Deep Learning).
تسمح هذه الخوارزميات للشبكات بتحديد الأنماط المعقدة وتحسين أدائها باستخدام كميات كبيرة من البيانات.
الذكاء الاصطناعي في هذا المجال قد تقدم كثيرًا ونشهد المزيد من الابتكارات يومًا بعد يوم.
تستخدم الشبكات العصبية العميقة في مجالات مختلفة، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والترجمة الآلية والتعرف على الكلام وألعاب الكمبيوتر.

هل تعلم أن 85٪ من العملاء يتحققون من موقع الويب الخاص بشركتك قبل أي تفاعل؟
مع رسا وب، قم ببناء موقع ويب للشركة يستحق سمعتك.
✅ زيادة مصداقية العملاء وثقتهم
✅ جذب العملاء المحتملين المؤهلين
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم مواقع الويب

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقاتها

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقاتها

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing or NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية ومعالجتها.
الهدف الرئيسي من NLP هو إنشاء أنظمة يمكنها التواصل مع البشر بلغة طبيعية.
يمكن لهذه الأنظمة أداء مهام مثل ترجمة النصوص والإجابة على الأسئلة وتلخيص النصوص والتعرف على المشاعر.

تستخدم NLP تقنيات مختلفة لمعالجة اللغة البشرية، بما في ذلك التحليل النحوي (Parsing) والتحليل الدلالي (Semantic Analysis) والتحليل اللغوي (Pragmatics).
يهتم التحليل النحوي بفحص بنية الجملة ويحاول تحديد العلاقات بين الكلمات.
يهتم التحليل الدلالي بفحص معنى الكلمات والجمل ويحاول فهم المفهوم العام للنص.
يهتم التحليل اللغوي بفحص كيفية استخدام اللغة في المواقف المختلفة ويحاول فهم نية وهدف المتحدث.
تستخدم NLP في مجالات مختلفة، بما في ذلك الترجمة الآلية وروبوتات الدردشة وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام وتلخيص النصوص.

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد حقق تقدمًا ملحوظًا، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات والقيود.
أحد التحديات الرئيسية هو الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات لتعلم الأنماط واتخاذ قرارات دقيقة.
إذا كانت بيانات التدريب غير كاملة أو غير صحيحة أو غير متوازنة، فسيتأثر أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بشدة.
التحدي الآخر هو قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي.
تعمل العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، كصندوق أسود.
بعبارة أخرى، ليس من الواضح كيف توصلت هذه النماذج إلى قرار معين.
يمكن أن يسبب هذا مشاكل في مجالات مثل الطب والقانون، حيث توجد حاجة إلى شرح وتبرير القرارات.

أحد القيود الأخرى للذكاء الاصطناعي هو نقص الإبداع والابتكار.
يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام المتكررة والروتينية جيدًا، ولكنه لا يزال متخلفًا عن البشر في مجال حل المشكلات المعقدة وتقديم الحلول المبتكرة.
الذكاء الاصطناعي قد يواجه أيضًا صعوبة في مواجهة المواقف الجديدة وغير المتوقعة.
الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل البشر بالكامل في الوقت الحالي، ولكن يجب اعتباره أداة قوية لمساعدة البشر في أداء المهام المختلفة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على حياة الإنسان

مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على حياة الإنسان

الذكاء الاصطناعي يتقدم بسرعة ومن المتوقع أن يكون له تأثير عميق على حياة الإنسان في المستقبل القريب.
أحد أهم التأثيرات هو أتمتة الوظائف.
يمكن للذكاء الاصطناعي أداء العديد من المهام المتكررة والروتينية تلقائيًا، مما قد يؤدي إلى انخفاض الحاجة إلى القوى العاملة في بعض الصناعات.
ومع ذلك، يمكن أن يخلق الذكاء الاصطناعي أيضًا فرص عمل جديدة، لا سيما في مجالات مثل تطوير البرمجيات وعلم البيانات وهندسة الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في المستقبل في تحسين جودة حياة البشر.
على سبيل المثال، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في توفير رعاية صحية أفضل وتعليم مخصص ونقل أكثر أمانًا وفعالية.

ومع ذلك، يمكن أن يخلق التقدم في الذكاء الاصطناعي أيضًا تحديات.
أحد التحديات الرئيسية هو القضايا الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، كيف يمكننا ضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل عادل ودون تمييز؟ كيف يمكننا تحديد المسؤولية عن القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي؟ تتطلب هذه القضايا نقاشًا ودراسة متأنيين من قبل الخبراء وصناع السياسات.
التحدي الآخر هو قضايا الأمان المتعلقة بـ الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تتعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي للهجمات الإلكترونية وسوء الاستخدام.
لذلك، فإن إنشاء أنظمة آمنة ومقاومة للهجمات أمر في غاية الأهمية.
بشكل عام، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق وواعد، لكنه يتطلب اهتمامًا وإدارة دقيقين للتحديات والقضايا المتعلقة به.

الصناعة	التأثيرات المحتملة للذكاء الاصطناعي	الفرص
الرعاية الصحية	تشخيص أكثر دقة للأمراض وعلاجات شخصية	تطوير أدوية جديدة وتحسين الرعاية عن بعد
النقل	سيارات ذاتية القيادة وإدارة ذكية لحركة المرور	تقليل الحوادث وتحسين كفاءة استهلاك الوقود
المالية	الكشف عن الاحتيال والمشورة المالية الآلية	تقليل المخاطر وزيادة الربحية
الإنتاج	أتمتة العمليات والتحكم الذكي في الجودة	زيادة الإنتاجية وخفض التكاليف
التعليم	تعليم مخصص وتقييم آلي	تحسين التعلم وزيادة الوصول إلى التعليم

كيف يمكن تعلم الذكاء الاصطناعي؟

كيف يمكن تعلم الذكاء الاصطناعي؟

يتطلب تعلم الذكاء الاصطناعي مزيجًا من المعرفة النظرية والمهارات العملية.
للبدء، يمكنك التعرف على المفاهيم الأساسية للرياضيات مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والاحتمالات.
تشكل هذه المفاهيم أساس العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك، يمكنك التعرف على لغات البرمجة مثل Python و R.
تعتبر هذه اللغات أدوات قوية لتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي Python تستخدم على نطاق واسع في هذا المجال نظرًا لبساطتها ومكتباتها الواسعة.

بعد التعرف على المفاهيم الأساسية ولغات البرمجة، يمكنك البدء في تعلم خوارزميات تعلم الآلة والشبكات العصبية.
توجد موارد تعليمية مختلفة لهذا الغرض، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات العلمية.
يمكن أن تكون الدورات التدريبية عبر الإنترنت على منصات مثل Coursera و Udacity و edX نقطة انطلاق جيدة لتعلم الذكاء الاصطناعي.
يمكنك أيضًا تعزيز مهاراتك من خلال المشاركة في المشاريع العملية.
يمكن أن تساعدك المشاركة في المشاريع مفتوحة المصدر أو تنفيذ المشاريع الشخصية في فهم أفضل لمفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعدك المشاركة في المؤتمرات وورش العمل التدريبية على التواصل مع متخصصين آخرين ومواكبة أحدث التطورات.
تعلم الذكاء الاصطناعي هي عملية مستمرة وتتطلب الصبر والمثابرة.

هل سئمت من أن موقع الويب الخاص بشركتك لا يحظى بالاهتمام الذي يستحقه وتفقد العملاء المحتملين؟ مع تصميم موقع ويب احترافي وفعال من رسا وب، قم بحل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ زيادة مصداقية العلامة التجارية وكسب ثقة العملاء
✅ جذب العملاء المحتملين للمبيعات المستهدفة
⚡ اتصل بنا الآن للحصول على استشارة مجانية!

الذكاء الاصطناعي في إيران الوضع والآفاق

الذكاء الاصطناعي في إيران الوضع والآفاق

الذكاء الاصطناعي في إيران، كما هو الحال في البلدان الأخرى حول العالم، يتطور بسرعة.
وضعت الحكومة الإيرانية الذكاء الاصطناعي كأحد أهم أولوياتها في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات.
في السنوات الأخيرة، شهدنا زيادة في عدد الشركات الناشئة والشركات الناشئة النشطة في مجال الذكاء الاصطناعي في إيران.
تعمل هذه الشركات في مجالات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والأتمتة الصناعية وتحليل البيانات.
كما تقوم الجامعات الإيرانية بأنشطة واسعة النطاق في مجال التعليم والبحث في مجال الذكاء الاصطناعي.
تقدم العديد من الجامعات الإيرانية المرموقة دورات البكالوريوس والماجستير في الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، يواجه الذكاء الاصطناعي في إيران أيضًا تحديات.
أحد التحديات الرئيسية هو نقص المتخصصين والعمال المهرة في هذا المجال.
للتغلب على هذه المشكلة، نحتاج إلى المزيد من الاستثمار في تدريب وتعليم القوى العاملة المتخصصة.
التحدي الآخر هو نقص الاستثمار في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.
للتنافس مع البلدان الأخرى، نحتاج إلى زيادة الاستثمار في هذا المجال.
على الرغم من هذه التحديات، فإن آفاق الذكاء الاصطناعي في إيران مشرقة وواعدة.
نظرًا للإمكانات المتاحة في البلاد، من المتوقع أن تصبح إيران واحدة من الدول الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في المستقبل القريب.

الموارد والأدوات المفيدة لمطوري الذكاء الاصطناعي

الموارد والأدوات المفيدة لمطوري الذكاء الاصطناعي

يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي إلى موارد وأدوات مختلفة لتنفيذ مشاريعهم.
أحد أهم الموارد هو المكتبات البرمجية.
تعتبر المكتبات مثل TensorFlow و Keras و PyTorch و scikit-learn أدوات قوية لتنفيذ خوارزميات تعلم الآلة والشبكات العصبية.
توفر هذه المكتبات وظائف وفئات مختلفة لتنفيذ مهام مختلفة مثل المعالجة المسبقة للبيانات وتدريب النموذج وتقييم الأداء.

بالإضافة إلى المكتبات، توجد أدوات أخرى لتطوير الذكاء الاصطناعي.
تعتبر بيئات التطوير المتكاملة (IDEs) مثل Jupyter Notebook و Google Colaboratory أدوات شائعة لكتابة التعليمات البرمجية وتنفيذها.
توفر هذه البيئات ميزات مختلفة مثل محرر التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء وعرض الرسوم البيانية.
كما توفر الأنظمة الأساسية السحابية مثل Amazon Web Services (AWS) و Google Cloud Platform (GCP) و Microsoft Azure خدمات مختلفة لتطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي.
تشمل هذه الخدمات موارد الحوسبة وتخزين البيانات وأدوات إدارة النموذج.
بالإضافة إلى ذلك، توجد موارد تعليمية مختلفة لمطوري الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات العلمية والمنتديات عبر الإنترنت.
يمكن أن يساعد استخدام هذه الموارد والأدوات مطوري الذكاء الاصطناعي في تنفيذ مشاريعهم.

أسئلة مكررة

السؤال	الإجابة
ما هو الذكاء الاصطناعي؟	هو محاكاة للذكاء البشري في الآلات المبرمجة للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم.
ما هي الفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي؟	تشمل تعلم الآلة، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الحاسوب، والروبوتات.
ما هو تعلم الآلة (Machine Learning)؟	هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات وتحديد الأنماط دون برمجة صريحة.
اذكر أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية.	المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية في نتفليكس وأمازون، السيارات ذاتية القيادة، وبرامج التعرف على الوجه.
ما هو التعلم العميق (Deep Learning)؟	هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (عميقة) لمعالجة كميات كبيرة من البيانات.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟	هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية.
ما هي بعض المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي؟	تشمل التحيز في البيانات، الخصوصية، فقدان الوظائف، والمسؤولية في حال وقوع أخطاء.
ما هي الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي؟	زيادة الكفاءة، تحسين اتخاذ القرار، أتمتة المهام المتكررة، واكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟	في تشخيص الأمراض، اكتشاف الأدوية، تحليل الصور الطبية، والرعاية الشخصية للمرضى.
كيف ترى مستقبل الذكاء الاصطناعي؟	من المتوقع أن يستمر في التطور بوتيرة سريعة، مما يؤثر على جميع جوانب الحياة البشرية، من الصناعة إلى التعليم والترفيه.

وخدمات أخرى لوكالة رسا وب الإعلانية في مجال الإعلانات
واجهة مستخدم/تجربة مستخدم ذكية: حل سريع وفعال لتفاعل المستخدمين مع التركيز على تصميم واجهة مستخدم جذابة.
تطوير موقع ويب ذكي: مصمم للشركات التي تسعى إلى زيادة المبيعات من خلال تحسين الصفحات الرئيسية.
واجهة مستخدم/تجربة مستخدم ذكية: منصة إبداعية لتحسين زيادة نسبة النقر إلى الظهور من خلال تصميم واجهة مستخدم جذابة.
واجهة مستخدم/تجربة مستخدم ذكية: أداة فعالة للعلامة التجارية الرقمية بمساعدة استخدام البيانات الحقيقية.
تحسين محركات البحث الذكي: حول زيادة المبيعات بمساعدة استخدام البيانات الحقيقية.
وأكثر من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلانات عبر الإنترنت والاستشارات الإعلانية والحلول التنظيمية
الإعلانات عبر الإنترنت | استراتيجية إعلانية | مقال إعلاني

مصادر

ما هو الذكاء الاصطناعي؟ من الصفر إلى مائة الذكاء الاصطناعي
,ما هو الذكاء الاصطناعي؟ كل شيء عن الذكاء الاصطناعي
,ال