ما هو الذكاء الاصطناعي؟ التعريف والتاريخ

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع بناء آلات ذكية، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية.
وبعبارة أخرى، فإن هدف #الذكاء_الاصطناعي هو إنشاء أنظمة يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات وفهم اللغة الطبيعية.
يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ الباحثون في استكشاف إمكانية بناء آلات يمكنها التفكير مثل البشر.
كان آلان تورينج أحد رواد هذا المجال، حيث اقترح “اختبار تورينج” لتقييم ذكاء الآلات.
في العقود التالية، واجه الذكاء الاصطناعي العديد من التقلبات.
كانت هناك فترات من الأمل والتقدم السريع، ولكن كانت هناك أيضًا فترات من الإحباط وانخفاض التمويل البحثي.
ومع ذلك، في السنوات الأخيرة، وبفضل التقدم الكبير في قوة معالجة الكمبيوتر والوصول إلى البيانات الكبيرة، عاد الذكاء الاصطناعي إلى ذروته.
اليوم، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة، والتعرف على الوجوه، والترجمة الآلية، والمساعدين الافتراضيين.
يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة ومن المتوقع أن يلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.

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

أنواع الذكاء الاصطناعي من حيث القدرة والأداء

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي من جوانب مختلفة.
إحدى الطرق الأكثر شيوعًا هي التصنيف حسب القدرة والأداء.
بناءً على ذلك، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين

الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI أو Weak AI) تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة محددة ويتخصص في نفس المجال.
على سبيل المثال، يعد برنامج التعرف على الوجه أو نظام اقتراح الأفلام أمثلة على الذكاء الاصطناعي الضيق.
يمكن لهذه الأنظمة أداء مهامها بشكل جيد للغاية، ولكنها غير قادرة على القيام بأشياء أخرى.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

الذكاء الاصطناعي العام (General AI أو Strong AI) يتمتع هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بقدرات معرفية مماثلة للإنسان ويمكنه القيام بأي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
لم يتم تحقيق الذكاء الاصطناعي العام بالكامل بعد وهو أحد الأهداف طويلة المدى لباحثي الذكاء الاصطناعي.
يحمل تحقيق الذكاء الاصطناعي العام العديد من التحديات التقنية والفلسفية.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على كيفية عمله.
بناءً على ذلك، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات

الأنظمة التفاعلية (Reactive Machines) تتفاعل هذه الأنظمة فقط بناءً على مدخلاتها الحالية وليس لديها ذاكرة.
على سبيل المثال، برنامج لعبة الشطرنج الذي يتخذ قرارات فقط بناءً على الوضع الحالي للوحة هو نظام تفاعلي.

الأنظمة ذات الذاكرة المحدودة (Limited Memory) يمكن لهذه الأنظمة تذكر معلومات محدودة من الماضي واستخدامها لاتخاذ القرارات.
على سبيل المثال، السيارة ذاتية القيادة التي يمكنها تذكر معلومات حول سرعة وموقع السيارات الأخرى هي نظام ذاكرة محدود.

الأنظمة الواعية (Theory of Mind) يمكن لهذه الأنظمة أن تفهم أن الآخرين لديهم أفكار ومشاعر ومعتقدات خاصة بهم واستخدام هذا الفهم للتفاعل معهم.
إن بناء مثل هذه الأنظمة معقد للغاية ولم يتم تحقيقه بالكامل بعد.

الأنظمة الواعية بذاتها (Self-Aware) هذه الأنظمة لديها وعي بذاتها ويمكنها التفكير في أفكارها ومشاعرها.
إن بناء مثل هذه الأنظمة يتجاوز بكثير قدراتنا الحالية ويثير العديد من الأسئلة الفلسفية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية

الذكاء الاصطناعي يتغلغل بشكل متزايد في حياتنا اليومية ويستخدم في العديد من المجالات.
بعض هذه التطبيقات هي

المساعدون الافتراضيون يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل سيري (Siri) وأليكسا (Alexa) ومساعد جوجل (Google Assistant) الذكاء الاصطناعي لفهم اللغة الطبيعية والإجابة على أسئلة المستخدمين.
يمكن لهؤلاء المساعدين أداء مهام مثل ضبط التذكيرات وتشغيل الموسيقى والتحكم في الأجهزة المنزلية الذكية.

السيارات ذاتية القيادة تستخدم السيارات ذاتية القيادة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف محيطها والقيادة دون الحاجة إلى تدخل بشري.
تستخدم هذه السيارات أجهزة استشعار وكاميرات ورادارات لجمع المعلومات وتستخدم خوارزميات #التعلم_الآلي لمعالجة هذه المعلومات واتخاذ القرارات.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

التعرف على الوجه تستخدم تقنية التعرف على الوجه الذكاء الاصطناعي لتحديد هوية الأشخاص بناءً على وجوههم.
تستخدم هذه التقنية في العديد من المجالات، بما في ذلك الأمن والتحكم في الوصول والتسويق.

الترجمة الآلية تستخدم أنظمة الترجمة الآلية الذكاء الاصطناعي لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
لقد تطورت هذه الأنظمة بشكل ملحوظ ويمكنها تقديم ترجمات دقيقة نسبيًا.

أنظمة التوصية تستخدم أنظمة التوصية الذكاء الاصطناعي لاقتراح المنتجات والأفلام والموسيقى والمحتويات الأخرى على المستخدمين.
تحدد هذه الأنظمة اهتمامات المستخدمين بناءً على سجل الشراء والبحث والأنشطة الخاصة بهم وتقدم توصيات مخصصة.

يوضح هذا الجدول بعض مزايا الذكاء الاصطناعي

الميزة	الوصف
زيادة الكفاءة	يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر.
خفض التكاليف	يمكن للذكاء الاصطناعي خفض تكاليف العمالة والتكاليف الأخرى.
تحسين اتخاذ القرارات	يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات أفضل من خلال تحليل البيانات الكبيرة.
خلق الابتكار	يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي إلى إنشاء منتجات وخدمات جديدة.

التعلم الآلي ودوره في الذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي (Machine Learning أو ML) هو أحد الفروع الفرعية الرئيسية للذكاء الاصطناعي التي تتيح للأنظمة التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في الواقع، بدلاً من إعطاء الأنظمة تعليمات دقيقة لأداء مهمة ما، يتم تزويدها بالبيانات وتتعلم كيفية التعرف على الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات واستخدامها للتنبؤ أو اتخاذ القرارات.
يلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا للغاية في التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي.
تعتمد العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نشهدها اليوم، مثل التعرف على الوجه والترجمة الآلية والسيارات ذاتية القيادة، على خوارزميات التعلم الآلي.
تتيح خوارزميات التعلم الآلي للأنظمة التعلم باستمرار من البيانات الجديدة وتحسين أدائها.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد النظام ببيانات مصنفة.
وبعبارة أخرى، ترتبط كل بيانات بإجابة صحيحة أو تصنيف محدد.
يستخدم النظام هذه البيانات لتعلم العلاقة بين البيانات والتسميات ويحاول التنبؤ بتسمية البيانات الجديدة.

التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد النظام ببيانات غير مصنفة.
يجب على النظام التعرف على الأنماط والهياكل الموجودة في البيانات تلقائيًا.
على سبيل المثال، يمكن استخدام نظام التعلم غير الخاضع للإشراف لتجميع العملاء بناءً على سلوكهم الشرائي.

التعلم المعزز (Reinforcement Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم وضع النظام في بيئة تفاعلية ويتعلم كيفية اختيار أفضل استراتيجية لتحقيق هدف معين من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة وتلقي مكافآت أو عقوبات.

هل يحول موقع الويب الحالي الخاص بك الزائرين إلى عملاء أم يطردهم؟ مع تصميم موقع شركة احترافي من قبل رساوب، قم بحل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ بناء المصداقية والعلامة التجارية القوية
✅ جذب العملاء المستهدفين وزيادة المبيعات
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي على الرغم من التقدم الكبير، لا يزال يواجه العديد من التحديات والقيود.
بعض هذه التحديات هي

الحاجة إلى بيانات كبيرة تحتاج خوارزميات التعلم الآلي إلى كمية كبيرة من البيانات للتعلم بفعالية.
يمكن أن يستغرق جمع هذه البيانات وإعدادها وقتًا طويلاً ومكلفًا.

القابلية للتفسير تُعرف العديد من خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، بأنها “صناديق سوداء”.
هذا يعني أنه من الصعب فهم كيف تتوصل هذه الخوارزميات إلى نتيجة معينة.
يمكن أن يسبب هذا مشاكل في مجالات مثل الطب والقانون، حيث يلزم شرح القرارات.

التحيز إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب خوارزميات التعلم الآلي متحيزة، فسيتم نقل هذا التحيز إلى الخوارزميات ويمكن أن يؤدي إلى نتائج غير عادلة.
على سبيل المثال، إذا تم تدريب نظام التعرف على الوجه باستخدام بيانات تتضمن بشكل أساسي صورًا لأشخاص بيض، فقد يكون أداؤه ضعيفًا في التعرف على وجوه الأشخاص الملونين.

الأمان يمكن أن تتعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي للهجمات الإلكترونية.
يمكن للمتسللين تعطيل أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي أو استخدامها لأغراض ضارة عن طريق التلاعب بالبيانات أو الخوارزميات.

القضايا الأخلاقية يثير استخدام الذكاء الاصطناعي قضايا أخلاقية جديدة.
على سبيل المثال، كيف يجب أن تتخذ السيارات ذاتية القيادة قرارات في حالات الطوارئ؟ هل يجب أن تنقذ أرواح ركابها أم أرواح المشاة؟

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوقعات والاحتمالات

إن التنبؤ بمستقبل #الذكاء_الاصطناعي مهمة صعبة، لكن العديد من الخبراء يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
بعض التوقعات والاحتمالات هي

توسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي في المزيد من المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتعليم والزراعة والتصنيع.

التقدم في الذكاء الاصطناعي العام سيواصل الباحثون جهودهم لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام.
على الرغم من أنه لا يزال من غير الواضح ما إذا كان سيتم تحقيق الذكاء الاصطناعي العام ومتى، إلا أن تحقيقه يمكن أن يحدث تحولات عميقة في المجتمع.

التغيير في سوق العمل يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من الوظائف، مما قد يؤدي إلى تغيير في سوق العمل.
يجب على الحكومات والمنظمات الاستعداد لهذه التغييرات وتقديم برامج لإعادة التدريب ودعم العمال المعرضين للخطر.

زيادة أهمية القضايا الأخلاقية مع التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي، ستزداد أهمية القضايا الأخلاقية المتعلقة به.
من الضروري إنشاء أطر أخلاقية وقانونية مناسبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

يوضح هذا الجدول بعض عيوب الذكاء الاصطناعي

العيوب	الوصف
التكلفة العالية	يتطلب الذكاء الاصطناعي أجهزة وبرامج قوية يمكن أن تكون مكلفة.
التعقيد	إن تطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي معقد ويتطلب الخبرة.
التحيز	إذا كانت بيانات التدريب متحيزة، فقد يكون نظام الذكاء الاصطناعي متحيزًا أيضًا.
عدم الشفافية	قرارات أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست مفهومة دائمًا.

الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الشركات

الذكاء الاصطناعي له تأثيرات واسعة النطاق على الشركات ويمكن أن يؤدي إلى تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وزيادة الإيرادات.
بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات هي

أتمتة العمليات يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من العمليات المتكررة والمستهلكة للوقت، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية وخفض التكاليف.

تحسين تجربة العملاء يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة العملاء من خلال تقديم خدمات مخصصة واستجابات أسرع.

تحليل البيانات يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن أن تساعد في تحسين اتخاذ القرارات ووضع الاستراتيجيات.

التنبؤ يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب وتحديد المخاطر والتنبؤ بنتائج الحملات التسويقية.

تحسين الأمان يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد التهديدات الأمنية ومنع الهجمات الإلكترونية.

يمكن للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بفعالية أن تكتسب ميزة تنافسية كبيرة على منافسيها.

أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي

لتطوير وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي، هناك العديد من الأدوات والمنصات التي تساعد المطورين على تسريع عملية التطوير وتسهيلها.
بعض هذه الأدوات والمنصات هي

TensorFlow هي منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها بواسطة Google.
TensorFlow هي واحدة من أكثر منصات التعلم الآلي شيوعًا في العالم بسبب مرونتها وقابليتها للتطوير العالية.

PyTorch هي منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها بواسطة Facebook.
PyTorch تحظى بشعبية كبيرة بين الباحثين والمطورين نظرًا لسهولة استخدامها وإمكانية تصحيح الأخطاء العالية.

scikit-learn هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي لـ Python.
تتضمن scikit-learn خوارزميات تعلم آلي مختلفة وتوفر أدوات مفيدة للمعالجة المسبقة للبيانات وتقييم النماذج وتحديد الميزات.

Keras هي واجهة برمجة تطبيقات (API) عالية المستوى لإنشاء الشبكات العصبية.
يعمل Keras على TensorFlow و Theano و CNTK ويتيح للمطورين إنشاء شبكات عصبية بسرعة وسهولة.

Cloud AI Platforms توفر منصات الذكاء الاصطناعي السحابية مثل Google Cloud AI Platform و Amazon SageMaker و Microsoft Azure Machine Learning خدمات مختلفة لتطوير وتدريب وتنفيذ نماذج التعلم الآلي.

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي

هل سئمت من أن موقع الويب الخاص بشركتك لم يلب توقعاتك؟ مع رساوب، صمم موقعًا إلكترونيًا احترافيًا يعرض الوجه الحقيقي لعملك.
✅ زيادة جذب العملاء الجدد وعملاء المبيعات المحتملين
✅ زيادة مصداقية وثقة علامتك التجارية لدى الجمهور
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع الويب!

القضايا القانونية والأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

يثير استخدام الذكاء الاصطناعي قضايا قانونية وأخلاقية جديدة تتطلب الاهتمام والدراسة الدقيقة.
بعض هذه القضايا هي

المسؤولية إذا تسبب نظام الذكاء الاصطناعي في حدوث ضرر، فمن المسؤول؟ هل المطور أو الشركة المصنعة أو المستخدم مسؤول؟

الخصوصية غالبًا ما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى جمع ومعالجة كمية كبيرة من البيانات الشخصية.
كيف يمكن حماية خصوصية الأفراد من إساءة استخدام هذه البيانات؟

الشفافية يجب أن تكون قرارات أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للشرح والفهم.
كيف يمكن ضمان شفافية قرارات هذه الأنظمة؟

التحيز يمكن أن تكون خوارزميات التعلم الآلي متحيزة.
كيف يمكن منع التحيز في خوارزميات التعلم الآلي؟

الأمان يمكن أن تتعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي للهجمات الإلكترونية.
كيف يمكن حماية أمان هذه الأنظمة من الهجمات الإلكترونية؟

يعد حل هذه القضايا القانونية والأخلاقية أمرًا ضروريًا للاستخدام المسؤول والمستدام للذكاء الاصطناعي.

كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي تحديًا مثيرًا ومجزياً.
هناك العديد من الموارد التعليمية لتعلم الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والبرامج التعليمية بالفيديو والمشاريع العملية.
للبدء، يمكنك التعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
بعد ذلك، يمكنك تعلم لغة برمجة مثل Python وتنفيذ مشاريع عملية باستخدام مكتبات التعلم الآلي مثل TensorFlow و PyTorch.
يمكنك أيضًا حضور دورات وورش عمل الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت لزيادة معرفتك ومهاراتك.
مکتب خونه.

الخطوات المقترحة لتعلم الذكاء الاصطناعي

المفاهيم الأساسية تعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.

لغة البرمجة تعلم لغة برمجة مثل Python.

مكتبات التعلم الآلي نفذ مشاريع عملية باستخدام مكتبات التعلم الآلي مثل TensorFlow و PyTorch.

الدورات التدريبية عبر الإنترنت احضر دورات وورش عمل الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت.

المشاريع العملية نفذ مشاريع عملية لزيادة معرفتك ومهاراتك.

بالجهد والمثابرة، يمكنك اكتساب الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي وتصبح متخصصًا في الذكاء الاصطناعي.

أسئلة شائعة

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
رپورتاژ هوشمند: خدمتی نوین برای افزایش مدیریت کمپین‌ها از طریق اتوماسیون بازاریابی.
تبلیغات دیجیتال هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای مدیریت کمپین‌ها با استفاده از برنامه‌نویسی اختصاصی.
نرم‌افزار سفارشی هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای تحلیل رفتار مشتری توسط بهینه‌سازی صفحات کلیدی.
توسعه وبسایت هوشمند: خدمتی نوین برای افزایش مدیریت کمپین‌ها از طریق بهینه‌سازی صفحات کلیدی.
کمپین تبلیغاتی هوشمند: راه‌حلی سریع و کارآمد برای تحلیل رفتار مشتری با تمرکز بر تحلیل هوشمند داده‌ها.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

مصادر

هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟
,

دیگر هیچ مقاله‌ای را از دست ندهید

محتوای کاملاً انتخاب شده، مطالعات موردی، به‌روزرسانی‌های بیشتر.

ثبت