ما هو الذكاء الاصطناعي؟ التعريف والمفاهيم الأساسية
#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو AI، هو فرع من فروع علوم الحاسوب الذي يهتم ببناء آلات قادرة على القيام بمهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم، والاستدلال، وحل المشكلات، والإدراك، ومعالجة اللغة الطبيعية.
ببساطة، يحاول الذكاء الاصطناعي تمكين أجهزة الكمبيوتر من التفكير والتصرف بطريقة مماثلة للبشر.
يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة وله تطبيقات عديدة في الحياة اليومية.
من أنظمة اقتراح الأفلام والموسيقى إلى السيارات ذاتية القيادة والتعرف على الوجوه، تستفيد جميعها من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
تستخدم هذه التكنولوجيا خوارزميات معقدة وكميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات.
تم طرح مصطلح “الذكاء الاصطناعي” لأول مرة في عام 1956 في مؤتمر في كلية دارتموث، ومنذ ذلك الحين، تطور هذا المجال بسرعة.
ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين: الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي القوي (General AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضعيف لأداء مهام محددة، في حين أن هدف الذكاء الاصطناعي القوي هو إنشاء آلات قادرة على القيام بأي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
[لمزيد من المعلومات](https://fa.wikipedia.org/wiki/%D9%87%D9%88%D8%B4_%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C) يمكنك الرجوع إلى ويكيبيديا.
في الوقت الحالي، معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجودة هي من نوع الذكاء الاصطناعي الضعيف.
تُستخدم هذه الأنظمة في مجالات مختلفة مثل الطب والمالية والنقل والإنتاج، وتساعد على تحسين الكفاءة وخفض التكاليف.
ومع ذلك، تستمر الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي القوي، والهدف النهائي هو إنشاء آلات يمكنها التفكير واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
كم يكلفك فقدان العملاء المحتملين بسبب موقع ويب غير احترافي؟ مع تصميم موقع ويب احترافي لشركتك من قبل رساوب، حل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ زيادة مصداقية وثقة العملاء المحتملين
✅ جذب عملاء محتملين جدد بسهولة أكبر
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!
أنواع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته
هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي، تم تصميم كل منها لتطبيقات محددة.
أحد التصنيفات الشائعة هو تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي المحدود (Narrow AI)، والذكاء الاصطناعي العام (General AI)، والذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI).
الذكاء الاصطناعي المحدود، كما يوحي الاسم، مصمم لأداء مهمة معينة.
على سبيل المثال، أنظمة التعرف على الوجوه، وأنظمة اقتراح الأفلام والموسيقى، والمساعدات الصوتية مثل Siri و Alexa كلها من نوع الذكاء الاصطناعي المحدود.
الذكاء الاصطناعي العام هو نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على القيام بأي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
لا يزال هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في مرحلة البحث والتطوير، ولم يتم بناء أي نظام ذكاء اصطناعي عام كامل حتى الآن.
الهدف من تطوير الذكاء الاصطناعي العام هو إنشاء آلات يمكنها التفكير والتعلم واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
الذكاء الاصطناعي الفائق يتجاوز الذكاء البشري وهو قادر على القيام بمهام لا يستطيع البشر القيام بها.
هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لا يزال افتراضيًا ولم يتم بناء أي نظام ذكاء اصطناعي فائق حتى الآن.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة ومتنوعة للغاية.
في مجال الطب، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتصميم الأدوية وتقديم العلاجات الشخصية.
في مجال المالية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة الاستثمارية.
في مجال النقل، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين المسارات وتقليل الازدحام.
في مجال الإنتاج، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات والتحكم في الجودة والتنبؤ بالأعطال.
تعلم الآلة ودوره في الذكاء الاصطناعي
تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد الفروع الفرعية المهمة للذكاء الاصطناعي التي تتيح للآلات التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في الواقع، يتيح تعلم الآلة للآلات تحديد الأنماط في البيانات وبناءً على هذه الأنماط، إجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات جديدة.
ينقسم تعلم الآلة إلى ثلاث فئات رئيسية: التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)، والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)، والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات مُصنفة.
بعبارة أخرى، ترتبط كل بيانات إدخال بإخراج صحيح، وتتعلم الآلة كيفية ربط المدخلات بالمخرجات الصحيحة.
في التعلم غير الخاضع للإشراف، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات غير مُصنفة.
بعبارة أخرى، يجب على الآلة اكتشاف الأنماط والهياكل في البيانات بشكل مستقل.
في التعلم المعزز، يتم تدريب الآلة باستخدام ملاحظات من البيئة.
بعبارة أخرى، من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة في البيئة وتلقي مكافآت أو عقوبات، تتعلم الآلة كيفية اتخاذ أفضل القرارات.
يلعب تعلم الآلة دورًا مهمًا جدًا في تطوير أنظمة #الذكاء_الاصطناعي.
تستخدم العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل أنظمة التعرف على الوجوه وأنظمة اقتراح الأفلام والموسيقى والمساعدات الصوتية، خوارزميات تعلم الآلة.
يتيح تعلم الآلة لهذه الأنظمة التحسن المستمر وزيادة أدائها بمرور الوقت.
| نوع التعلم | الوصف |
|---|---|
| التعلم الخاضع للإشراف | التدريب باستخدام بيانات مُصنفة |
| التعلم غير الخاضع للإشراف | اكتشاف الأنماط في بيانات غير مُصنفة |
| التعلم المعزز | التدريب باستخدام ملاحظات من البيئة |
| التطبيق | المثال |
|---|---|
| التعرف على الصور | التعرف على الوجوه، التعرف على الأشياء |
| معالجة اللغة الطبيعية | الترجمة الآلية، تحليل المشاعر |
| التنبؤ | التنبؤ بالمبيعات، التنبؤ بالطقس |
معالجة اللغة الطبيعية وعلاقتها بالذكاء الاصطناعي
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) أو NLP، هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يتيح للآلات فهم وتفسير وإنتاج اللغة البشرية.
تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل الترجمة الآلية، وتحليل المشاعر، والمساعدات الصوتية، وبرامج الدردشة الآلية.
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية تقنيات مختلفة مثل التحليل النحوي والتحليل الدلالي ونمذجة اللغة لفهم اللغة البشرية.
أحد التحديات الرئيسية في معالجة اللغة الطبيعية هو تعقيد وغموض اللغة البشرية.
اللغة البشرية مليئة بالمصطلحات والتعابير والاستعارات التي يصعب على الآلات فهمها.
للتغلب على هذا التحدي، يستخدم الباحثون خوارزميات معقدة وكميات كبيرة من البيانات لتدريب الآلات على كيفية فهم وتفسير اللغة البشرية.
تتطور معالجة اللغة الطبيعية وتطبيقاتها العديدة في الحياة اليومية.
من أنظمة الترجمة الآلية مثل Google Translate إلى المساعدات الصوتية مثل Siri و Alexa، تستفيد جميعها من تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية.
باستخدام معالجة اللغة الطبيعية، يمكن للآلات فهم أسئلة الإنسان والإجابة عليها وتلخيص النصوص وإنتاج نصوص جديدة.
توفر هذه الإمكانات فرصًا جديدة للتفاعل بين الإنسان والآلة وتساعد على تحسين الكفاءة وخفض التكاليف.
هل موقع متجرك الإلكتروني جاهز لجذب أقصى عدد من العملاء وزيادة المبيعات؟
رساوب، من خلال تصميم مواقع المتاجر الإلكترونية الحديثة والفعالة، سيغير عملك عبر الإنترنت.✅ زيادة السرعة وتحسين محركات البحث
✅ تجربة مستخدم ممتازة على الهاتف المحمول وسطح المكتب⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع متجر إلكتروني من رساوب!
رؤية الحاسوب ودورها في فهم الصور
رؤية الحاسوب (Computer Vision) هي فرع من فروع #الذكاء_الاصطناعي الذي يتيح للآلات فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
تُستخدم رؤية الحاسوب في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل التعرف على الوجوه والتعرف على الأشياء والسيارات ذاتية القيادة وأنظمة المراقبة.
تستخدم رؤية الحاسوب تقنيات مختلفة مثل معالجة الصور وتعلم الآلة والشبكات العصبية لفهم الصور ومقاطع الفيديو.
أحد التحديات الرئيسية في رؤية الحاسوب هو التغيرات في الضوء وزاوية الرؤية والخلفية.
قد تبدو الصورة مختلفة بسبب التغيرات في الضوء أو زاوية الرؤية، وقد يكون هذا مشكلة بالنسبة للآلات.
للتغلب على هذا التحدي، يستخدم الباحثون خوارزميات معقدة وكميات كبيرة من البيانات لتدريب الآلات على كيفية فهم الصور ومقاطع الفيديو على الرغم من هذه التغيرات.
تتطور رؤية الحاسوب وتطبيقاتها العديدة في الحياة اليومية.
من أنظمة التعرف على الوجه في الهواتف الذكية إلى السيارات ذاتية القيادة، تستفيد جميعها من تكنولوجيا رؤية الحاسوب.
[لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع](https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision) يمكنك زيارة موقع ويكيبيديا.
باستخدام رؤية الحاسوب، يمكن للآلات التعرف على الأشياء في الصور وتحديد الوجوه واكتشاف الحركات وتحليل المشاهد.
توفر هذه الإمكانات فرصًا جديدة للتفاعل بين الإنسان والآلة وتساعد على تحسين الكفاءة وخفض التكاليف.
على سبيل المثال، في مجال الطب، يمكن أن تساعد رؤية الحاسوب الأطباء في تشخيص الأمراض.
في مجال الإنتاج، يمكن أن تساعد رؤية الحاسوب في التحكم في جودة المنتجات.
في مجال النقل، يمكن أن تساعد رؤية الحاسوب في تطوير السيارات ذاتية القيادة.
الأخلاق في الذكاء الاصطناعي: المخاوف والتحديات
يرتبط تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي بالعديد من التحديات الأخلاقية.
أحد المخاوف الرئيسية هو التمييز وعدم المساواة.
قد يتم تدريب خوارزميات #الذكاء_الاصطناعي بناءً على بيانات تاريخية تحتوي على تحيزات موجودة في المجتمع.
قد يؤدي ذلك إلى اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي قرارات تمييزية.
على سبيل المثال، قد يفضل نظام توظيف قائم على الذكاء الاصطناعي المرشحين الذكور على المرشحات الإناث دون قصد.
القلق الآخر هو الخصوصية.
غالبًا ما تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الكثير من البيانات الشخصية لكي تعمل بشكل صحيح.
قد يؤدي ذلك إلى انتهاك خصوصية الأفراد.
على سبيل المثال، قد تُستخدم أنظمة التعرف على الوجوه لتتبع الأشخاص في الأماكن العامة.
القلق الثالث هو المساءلة.
إذا ارتكب نظام الذكاء الاصطناعي خطأ، فمن المسؤول؟ هل المطور أو المستخدم أو النظام نفسه مسؤول؟ لا تزال هذه الأسئلة تفتقر إلى إجابات واضحة.
للتغلب على هذه التحديات الأخلاقية، هناك حاجة إلى صياغة قوانين ولوائح تنظم استخدام الذكاء الاصطناعي.
هناك أيضًا حاجة إلى تطوير خوارزميات ذكاء اصطناعي تكون أكثر عدلاً وشفافية وموثوقية.
بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة إلى تثقيف الجمهور حول القضايا الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي حتى يتمكن الناس من اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن استخدام هذه التكنولوجيا.
مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على حياتنا
مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق وواعد للغاية.
من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا في السنوات القادمة.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حل العديد من المشاكل الكبيرة في العالم، مثل تغير المناخ والفقر والمرض.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحسين نوعية حياتنا، على سبيل المثال من خلال توفير خدمات رعاية صحية أفضل وتعليم شخصي ونقل أكثر أمانًا.
ومع ذلك، فإن تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي يطرح أيضًا تحديات.
أحد التحديات الرئيسية هو التغيرات في سوق العمل.
قد يؤدي التشغيل الآلي الناتج عن الذكاء الاصطناعي إلى فقدان بعض الوظائف.
للتغلب على هذا التحدي، هناك حاجة إلى إعادة التدريب وخلق فرص عمل جديدة.
التحدي الآخر هو القضايا الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتي تمت الإشارة إليها في القسم السابق.
للتغلب على هذه التحديات، هناك حاجة إلى التعاون بين الحكومات والشركات والباحثين والمجتمع المدني.
| المزايا | العيوب |
|---|---|
| تحسين الكفاءة | فقدان الوظائف |
| حل المشاكل الكبيرة | المخاوف الأخلاقية |
| تحسين نوعية الحياة | الخصوصية |
| المجال | التأثير |
|---|---|
| الرعاية الصحية | تشخيص الأمراض، العلاج الشخصي |
| النقل | السيارات ذاتية القيادة، تحسين المسار |
| التعليم | التعليم الشخصي، التعلم التكيفي |
كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي؟ المصادر ومسار التعلم
يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي رحلة مثيرة ومليئة بالتحديات.
للبدء، يمكنك استخدام موارد مجانية عبر الإنترنت مثل الدورات التدريبية في Coursera و edX و Udacity.
تتضمن هذه الدورات عادةً المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب.
يمكنك أيضًا استخدام الكتب المدرسية والمقالات العلمية لتعميق معرفتك.
يتضمن مسار تعلم الذكاء الاصطناعي عادةً تعلم المفاهيم الرياضية مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء.
بعد ذلك، يمكنك تعلم لغات البرمجة مثل Python، وهي إحدى اللغات الأكثر شيوعًا لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
بعد تعلم المفاهيم الأساسية ولغة البرمجة، يمكنك تعلم خوارزميات تعلم الآلة وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب.
للتدريب العملي، يمكنك المشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي أو إنشاء مشاريعك الشخصية.
يمكنك أيضًا المشاركة في مسابقات الذكاء الاصطناعي لتحدي مهاراتك والتعلم من الآخرين.
الذكاء الاصطناعي هو مجال ديناميكي ومتغير باستمرار، لذلك من المهم تحديث معرفتك باستمرار ومواكبة أحدث التطورات.
هل أنت محبط من انخفاض معدل التحويل لمتجرك عبر الإنترنت؟
رساوب من خلال تصميم موقع متجر إلكتروني احترافي هو الحل الأمثل لك!
✅ زيادة مبيعاتك وإيراداتك
✅ تجربة مستخدم لا مثيل لها لعملائك
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!
الذكاء الاصطناعي في إيران: الوضع الحالي والتحديات
يتطور الذكاء الاصطناعي في إيران بسرعة وله تطبيقات عديدة في مختلف المجالات.
في السنوات الأخيرة، استثمرت الحكومة والقطاع الخاص الكثير في مجال الذكاء الاصطناعي، وهناك عدد كبير من الشركات والشركات الناشئة تعمل في هذا المجال.
ومع ذلك، يواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في إيران تحديات أيضًا.
أحد التحديات الرئيسية هو نقص المتخصصين.
لا يزال عدد متخصصي الذكاء الاصطناعي في إيران غير كافٍ وهناك حاجة إلى تدريب وتأهيل المزيد من المتخصصين.
على سبيل المثال [هذا الموقع](https://www.irantalent.com/) يقوم بتوظيف متخصصين في الذكاء الاصطناعي.
التحدي الآخر هو نقص البيانات عالية الجودة.
تحتاج أنظمة #الذكاء_الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للتدريب، وقد يكون جمع هذه البيانات وإعدادها أمرًا مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
التحدي الثالث هو القضايا المتعلقة بالبنية التحتية.
يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي بنية تحتية قوية مثل شبكات اتصالات عالية السرعة ومراكز بيانات متطورة.
على الرغم من هذه التحديات، يتمتع الذكاء الاصطناعي في إيران بإمكانات نمو وتطوير عالية ويمكن أن يلعب دورًا مهمًا في التقدم الاقتصادي والاجتماعي للبلاد.
نظرًا للإمكانات العالية للذكاء الاصطناعي، يجب على الحكومة والقطاع الخاص السعي للتغلب على هذه التحديات وتهيئة الظروف لتطوير واستخدام هذه التكنولوجيا في إيران.
يمكن أن تشمل هذه الجهود الاستثمار في تدريب وتأهيل المتخصصين وجمع وإعداد بيانات عالية الجودة وتطوير البنية التحتية اللازمة وصياغة القوانين واللوائح المناسبة.
الذكاء الاصطناعي ودوره في مستقبل الأعمال
يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي تعمل بها الشركات وسيلعب دورًا أكثر أهمية في هذا المجال في المستقبل.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على زيادة كفاءتها وتقليل التكاليف واتخاذ قرارات أفضل وتحسين تجربة العملاء.
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة مثل التسويق والمبيعات وخدمة العملاء وإدارة الموارد البشرية والمالية.
في مجال التسويق، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل وإنشاء حملات تسويقية أكثر استهدافًا وزيادة عائد الاستثمار.
في مجال المبيعات، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي البائعين على تحديد العملاء المحتملين وتقديم عروض شخصية وزيادة مبيعاتهم.
في مجال خدمة العملاء، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقديم خدمة أسرع وأكثر كفاءة للعملاء، على سبيل المثال من خلال برامج الدردشة الآلية وأنظمة الرد الآلي.
في مجال إدارة الموارد البشرية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في توظيف وتدريب الموظفين وتقييم أدائهم وزيادة رضاهم.
في مجال المالية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر والكشف عن الاحتيال وتقديم المشورة الاستثمارية.
للبقاء في عالم اليوم التنافسي، يجب على الشركات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتحسين عملياتها باستخدام هذه التكنولوجيا.
أسئلة شائعة
| 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. |
و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
رپورتاژ هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای رشد آنلاین توسط برنامهنویسی اختصاصی.
تبلیغات دیجیتال هوشمند: ابزاری مؤثر جهت افزایش نرخ کلیک به کمک برنامهنویسی اختصاصی.
توسعه وبسایت هوشمند: خدمتی اختصاصی برای رشد رشد آنلاین بر پایه هدفگذاری دقیق مخاطب.
بهینهسازی نرخ تبدیل هوشمند: طراحی شده برای کسبوکارهایی که به دنبال رشد آنلاین از طریق استفاده از دادههای واقعی هستند.
تبلیغات دیجیتال هوشمند: بهینهسازی حرفهای برای بهبود رتبه سئو 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
المصادر
مقدمهای بر هوش مصنوعی در ویرگول
,ویدیویی درباره هوش مصنوعی چیست؟
,آموزش هوش مصنوعی در فرادرس
,هوش مصنوعی چیست؟ (به زبان ساده) در مکتب خونه
? با رساوب آفرین، آینده کسبوکار خود را در دنیای دیجیتال بسازید! برای طراحی سایت شرکتی حرفهای و راهاندازی کمپینهای دیجیتال مارکتینگ هدفمند، همین امروز با ما تماس بگیرید.
📍 تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6
