ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تعريف، تاريخ، ومفاهيم أساسية

يشير **الذكاء الاصطناعي** (AI) باختصار إلى قدرة نظام الكمبيوتر على تقليد الوظائف المعرفية البشرية مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات.
يشمل هذا المجال الواسع الأنظمة البسيطة التي تؤدي مهام محددة (مثل مرشحات البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه) إلى الأنظمة المعقدة القادرة على التعلم من البيانات وتحسين أدائها (مثل السيارات ذاتية القيادة).
هذه #التكنولوجيا الثورية لديها القدرة على تغيير كبير في مختلف الصناعات من الرعاية الصحية إلى الشؤون المالية والنقل.
يسعى الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة التفكير والاستدلال البشري في الآلات باستخدام الخوارزميات والنماذج المختلفة.

يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ العلماء والباحثون في استكشاف إمكانية بناء آلات يمكنها التفكير.
اقترح آلان تورينج، أحد رواد هذا المجال، اختبار تورينج الذي يُعرف بأنه معيار لقياس ذكاء الآلات.
على مر العقود اللاحقة، واجه الذكاء الاصطناعي العديد من الصعود والهبوط.
كانت هناك فترات من التفاؤل والتقدم السريع، ولكن كانت هناك أيضًا فترات من الإحباط ونقص التمويل.
ومع ذلك، فإن التطورات الأخيرة في قوة الحوسبة والوصول إلى البيانات الضخمة (Big Data) وتطوير خوارزميات التعلم الآلي، جعلت الذكاء الاصطناعي يظهر مرة أخرى كتقنية رائدة.

تشمل المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي (Machine Learning)، والتعلم العميق (Deep Learning)، والشبكات العصبية (Neural Networks)، ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)، والرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
يسمح التعلم الآلي للآلات بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية عميقة لتحليل البيانات.
تتيح معالجة اللغة الطبيعية للآلات فهم وإنتاج اللغة البشرية.
تتيح الرؤية الحاسوبية للآلات فهم وتحليل الصور ومقاطع الفيديو.

هل لا يعكس موقع الويب الخاص بشركتك الحالي مصداقية وقوة علامتك التجارية كما ينبغي؟ تحل رساوب هذا التحدي من خلال تصميم موقع ويب احترافي للشركات.

✅ زيادة مصداقية وثقة الزوار

✅ جذب المزيد من العملاء المستهدفين

⚡ انقر للحصول على استشارة مجانية!

أنواع الذكاء الاصطناعي من الأنظمة الخبيرة إلى التعلم العميق

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئات مختلفة بناءً على القدرات ونوع الأداء.
أحد هذه التصنيفات هو التصنيف على أساس القدرات، والذي يشمل الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI)، والذكاء الاصطناعي العام (General AI)، والذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق، الذي نشهده في الغالب اليوم، لأداء مهام محددة وهو متخصص في نفس المجال.
الأنظمة الخبيرة هي مثال على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الذي يشتمل على معرفة الخبراء في مجال معين ويمكن أن يعمل كمستشار.

يشير الذكاء الاصطناعي العام، الذي لا يزال في مراحل البحث، إلى آلة يمكنها أداء أي مهمة يقوم بها الإنسان، بنفس القدر من الكفاءة أو أفضل.
يعد تحقيق الذكاء الاصطناعي العام هدفًا طويل الأجل للعديد من الباحثين، ولكن لا تزال هناك العديد من التحديات التقنية والأخلاقية في هذا المسار.
الذكاء الاصطناعي الفائق يتجاوز الذكاء البشري ويمكن أن يتفوق على الإنسان في جميع المجالات.
يمكن أن يكون لوجود مثل هذا الذكاء العديد من الآثار الإيجابية والسلبية ويتطلب دراسة دقيقة واستشرافًا للمستقبل.
هذا موضوع مهم في الذكاء الاصطناعي.

بناءً على نوع الأداء، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة قائمة على القواعد (Rule-based Systems)، وأنظمة التعلم الآلي (Machine Learning Systems)، وأنظمة التعلم العميق (Deep Learning Systems).
تستخدم الأنظمة القائمة على القواعد مجموعة من القواعد والإرشادات لاتخاذ القرارات.
تستخدم أنظمة التعلم الآلي البيانات لتعلم الأنماط والعلاقات ويمكنها تحسين أدائها دون برمجة صريحة.
تستخدم أنظمة التعلم العميق شبكات عصبية عميقة لتحليل البيانات وقد أظهرت أداءً جيدًا للغاية في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

يتغلغل الذكاء الاصطناعي بسرعة في مختلف الصناعات ويقدم مجموعة متنوعة من التطبيقات.
في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في تشخيص الأمراض وتطوير أدوية جديدة وتخصيص العلاج وتحسين رعاية المرضى.
على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل الصور الطبية بدقة عالية واكتشاف العلامات المبكرة للأمراض.

في الصناعة المالية، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات الاستشارية المالية وأتمتة العمليات.
على سبيل المثال، يمكن للأنظمة الذكية تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية ومنع حدوث الاحتيال.
في صناعة النقل، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في تطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين طرق النقل وتحسين السلامة على الطرق.
السيارات ذاتية القيادة هي مثال على التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تغير حياتنا.

في صناعة البيع بالتجزئة، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في تخصيص تجربة التسوق والتنبؤ بالطلب وتحسين سلسلة التوريد وتحسين خدمة العملاء.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة التوصية اقتراح المنتجات ذات الصلة للعملاء وزيادة احتمالية الشراء.
بالإضافة إلى هذه الصناعات، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالعديد من التطبيقات في مجالات أخرى مثل التعليم والزراعة والطاقة والإنتاج، ومن المتوقع أن يكون دوره أكثر بروزًا في هذه الصناعات في المستقبل.

الصناعة	التطبيق
الرعاية الصحية	تشخيص الأمراض، تطوير الأدوية
المالية	الكشف عن الاحتيال، إدارة المخاطر
النقل	السيارات ذاتية القيادة، تحسين المسار

التعلم الآلي والتعلم العميق الاختلافات والتطبيقات

التعلم الآلي والتعلم العميق مفهومان أساسيان في مجال الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يستخدمان بالتبادل، ولكنهما يختلفان بشكل كبير عن بعضهما البعض.
يسمح التعلم الآلي للآلات بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
في هذه الطريقة، يتم إعطاء الخوارزميات للآلات وتقوم الآلات بتحليل البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات.

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية عميقة لتحليل البيانات.
تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة من العقد (الخلايا العصبية) المتصلة ببعضها البعض.
يمكن لهذه الشبكات اكتشاف أنماط أكثر تعقيدًا في البيانات وقد أظهرت أداءً جيدًا للغاية في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.

الفرق الرئيسي بين التعلم الآلي والتعلم العميق هو كيفية استخراج الميزات من البيانات.
في التعلم الآلي، عادةً ما نحتاج إلى استخراج الميزات ذات الصلة بالمشكلة يدويًا وتقديمها إلى الخوارزمية.
ولكن في التعلم العميق، تستخرج الشبكات العصبية الميزات ذات الصلة من البيانات تلقائيًا.
تجعل هذه الميزة التعلم العميق يعمل بشكل أفضل في المشكلات التي تحتوي على بيانات معقدة ومنظمة، مثل الصور والأصوات.

هل تفقد العملاء المحتملين بسبب موقع ويب غير احترافي؟ رساوب هو الحل! مع خدمات تصميم مواقع الشركات المتخصصة لدينا:
✅ ارفع من مكانة ومصداقية عملك
✅ اختبر جذب المزيد من العملاء المستهدفين
⚡ اتخذ الإجراءات الآن للحصول على استشارة مجانية!

التحديات الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي

يطرح تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي تحديات أخلاقية واجتماعية مهمة تتطلب دراسة دقيقة واستشرافًا للمستقبل.
أحد هذه التحديات هو قضية التمييز والظلم.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، بناءً على البيانات التي تم إعطاؤها لها، اتخاذ قرارات تمييزية.
على سبيل المثال، إذا تم تدريب خوارزمية التوظيف على البيانات التاريخية حيث كان الرجال يشغلون معظم المناصب الإدارية، فقد تفضل الرجال دون وعي لهذه المناصب.

التحدي الآخر هو قضية الخصوصية وأمن البيانات.
تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات للتعلم وتحسين الأداء.
يمكن أن يثير جمع هذه البيانات واستخدامها مخاوف بشأن خصوصية الأفراد.
أيضًا، يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي هدفًا للهجمات الإلكترونية ويمكن سرقة بياناتها أو التلاعب بها.

تعد قضية فقدان الوظائف تحديًا اجتماعيًا آخر للذكاء الاصطناعي.
مع تقدم الأتمتة والروبوتات، قد يتم تنفيذ العديد من الوظائف التي يؤديها البشر حاليًا بواسطة الآلات في المستقبل.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة البطالة وعدم المساواة الاقتصادية.
للتغلب على هذه التحديات، من الضروري سن القوانين واللوائح المناسبة وتوفير التدريب اللازم للأفراد حتى يتمكنوا من التكيف مع التغييرات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وتأثيره على حياتنا

يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة ومن المتوقع أن يكون له تأثير عميق على حياتنا في المستقبل.
في المستقبل، يمكن أن يحدث الذكاء الاصطناعي تغييرات كبيرة في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والنقل والإنتاج.
على سبيل المثال، قد يتمكن الأطباء في المستقبل من استخدام الأنظمة الذكية لتشخيص الأمراض بدقة أكبر وتقديم علاجات أكثر تخصيصًا للمرضى.

في مجال التعليم، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المعلمين على تحديد الاحتياجات التعليمية لكل طالب على حدة وتصميم البرامج التعليمية التي تتناسب معهم.
في مجال النقل، يمكن للسيارات ذاتية القيادة زيادة السلامة على الطرق وتقليل الازدحام المروري.
في مجال الإنتاج، يمكن للروبوتات الذكية أتمتة عمليات الإنتاج وزيادة الإنتاجية.

ومع ذلك، يجب ملاحظة أن تقدم الذكاء الاصطناعي يطرح أيضًا تحديات.
للاستفادة من فوائد الذكاء الاصطناعي وتقليل مخاطره، من الضروري اتخاذ الإجراءات المناسبة في مجالات التعليم والتشريع والأخلاق.
أيضًا، يجب ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي هو أداة يمكن استخدامها لأغراض جيدة أو سيئة.
لذلك، من المهم استخدام هذه التقنية بمسؤولية وأخلاقية حتى نتمكن من الاستفادة من فوائدها وتقليل مخاطرها.

الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي التهديدات والحلول

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مزدوجًا في الأمن السيبراني، فهو أداة دفاعية وأداة هجومية.
يمكن للمهاجمين السيبرانيين استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة الهجمات وتحديد نقاط الضعف وتجاوز الأنظمة الأمنية.
من ناحية أخرى، يمكن لمتخصصي الأمن السيبراني استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد التهديدات وتحليل البيانات والاستجابة للهجمات.

أحد التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني هو الكشف عن الحالات الشاذة.
يمكن للأنظمة الذكية تحليل حركة مرور الشبكة وسلوك المستخدمين وتحديد الأنماط غير العادية التي قد تشير إلى هجوم إلكتروني.
أيضًا، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في تحليل البرامج الضارة وتحديد خصائصها الضارة.
يساعد ذلك متخصصي الأمن السيبراني على الاستجابة للتهديدات بسرعة أكبر ومنع حدوث ضرر.

لمواجهة التهديدات السيبرانية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، من الضروري تطوير حلول دفاعية قائمة على الذكاء الاصطناعي.
يجب أن تكون هذه الحلول قادرة على تحديد الهجمات المعقدة والآلية وإحباطها.
أيضًا، يجب أن يكتسب متخصصو الأمن السيبراني المعرفة والمهارات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
يلعب التعليم والتوعية في مجال الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تقليل المخاطر الناتجة عن هذه التقنية.

التهديد الأمني	حل الذكاء الاصطناعي
هجمات التصيد الاحتيالي	تحديد رسائل البريد الإلكتروني المشبوهة
البرامج الضارة	تحليل سلوك الملفات
التسلل إلى الشبكة	تحديد حركة المرور غير العادية

دور الحكومات والمنظمات في تطوير وتنظيم الذكاء الاصطناعي

تلعب الحكومات والمنظمات دورًا مهمًا في تطوير وتنظيم الذكاء الاصطناعي.
يمكن للحكومات المساعدة في تطوير هذه التقنية من خلال الاستثمار في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، وإنشاء البنية التحتية اللازمة، وتطوير المعايير الأخلاقية.
أيضًا، يمكن للحكومات منع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي وحماية حقوق الأفراد وخصوصيتهم من خلال سن القوانين واللوائح المناسبة.

يمكن للمنظمات أيضًا المساعدة في تشكيل نظام بيئي للذكاء الاصطناعي مستدام وجدير بالثقة من خلال تبني مناهج مسؤولة وأخلاقية في تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي.
يجب على المنظمات الانتباه إلى الشفافية والمساءلة والعدالة في استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي ومنع خلق التمييز والظلم.

يعد التعاون بين الحكومات والمنظمات والباحثين والمجتمع المدني ضروريًا لتطوير وتنظيم الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يساعد هذا التعاون في إنشاء إطار عمل شامل ومنسق لإدارة المخاطر والاستفادة من فوائد الذكاء الاصطناعي.
أيضًا، يمكن لتبادل المعلومات والخبرات بين مختلف أصحاب المصلحة المساعدة في تحسين الفهم والوعي بالذكاء الاصطناعي ومنع اتخاذ قرارات خاطئة.

هل موقع الويب الحالي الخاص بك يحول الزوار إلى عملاء أم يطردهم؟ مع تصميم موقع شركة احترافي من رساوب، حل هذه المشكلة إلى الأبد!
✅ بناء مصداقية وعلامة تجارية قوية
✅ جذب المزيد من العملاء المستهدفين وزيادة المبيعات
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!

تعليم الذكاء الاصطناعي لغير المتخصصين بداية سهلة

لم يعد تعلم الذكاء الاصطناعي للمتخصصين فقط.
هناك العديد من الموارد التي تساعد غير المتخصصين على التعرف على مفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تعد الدورات التدريبية والكتب والمدونات وورش العمل عبر الإنترنت من بين هذه الموارد.
باستخدام هذه الموارد، يمكنك تعلم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي والتعلم العميق والمجالات الأخرى ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي.

تتمثل إحدى الطرق السهلة لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي في استخدام أدوات عدم وجود تعليمات برمجية (No-Code).
تتيح لك هذه الأدوات إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي واختبارها دون كتابة تعليمات برمجية.
باستخدام هذه الأدوات، يمكنك تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مشاريعك بسرعة وسهولة.

بالإضافة إلى التعلم النظري، فإن الممارسة العملية ضرورية أيضًا لتعلم الذكاء الاصطناعي.
من خلال تنفيذ مشاريع صغيرة وبسيطة، يمكنك تطبيق المفاهيم النظرية عمليًا وتقوية مهاراتك.
أيضًا، يمكن أن تساعدك المشاركة في جمعيات ومجموعات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت على التواصل مع المتحمسين والخبراء الآخرين في هذا المجال والتعلم من تجاربهم.

الموارد والأدوات المفيدة لتعلم وتطوير الذكاء الاصطناعي

هناك العديد من الموارد والأدوات المتاحة لتعلم وتطوير الذكاء الاصطناعي.
تقدم منصات التعلم عبر الإنترنت مثل كورسيرا (Coursera) ويوديمي (Udemy) وإديكس (edX) دورات تدريبية متنوعة في مجال الذكاء الاصطناعي.
يتم تدريس هذه الدورات من قبل أساتذة بارزين في الجامعات وخبراء الصناعة وتساعدك على اكتساب المفاهيم والمهارات اللازمة للعمل في مجال الذكاء الاصطناعي.

تعد مكتبات البرامج مثل تنسورفلو (TensorFlow) وباي تورش (PyTorch) وسايكيت ليرن (Scikit-learn) أدوات قوية تتيح لك إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها بسرعة وسهولة.
تحتوي هذه المكتبات على مجموعة من الخوارزميات والوظائف والأدوات المساعدة التي تساعدك على تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بأفضل طريقة ممكنة.

بالإضافة إلى هذه الموارد، هناك أدوات أخرى عبر الإنترنت تساعدك على تحليل البيانات وتصور نماذج الذكاء الاصطناعي ومشاركة نتائجك.
جوجل كولاب (Google Colab) هي بيئة تطوير عبر الإنترنت تتيح لك تشغيل كود بايثون مجانًا واستخدام مكتبات الذكاء الاصطناعي.
كاجل (Kaggle) هي منصة عبر الإنترنت تستضيف مسابقات الذكاء الاصطناعي وتتيح لك التنافس مع خبراء آخرين في هذا المجال وتحسين مهاراتك.
باستخدام هذه الموارد والأدوات، يمكنك أن تصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي والعثور على وظيفة ذات أجر جيد ومليئة بالتحديات في هذا المجال.
كانت هذه نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي.

أسئلة متداولة

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
رپورتاژ هوشمند: پلتفرمی خلاقانه برای بهبود افزایش بازدید سایت با اتوماسیون بازاریابی.
بازاریابی مستقیم هوشمند: پلتفرمی خلاقانه برای بهبود رشد آنلاین با تحلیل هوشمند داده‌ها.
مارکت پلیس هوشمند: راه‌حلی سریع و کارآمد برای افزایش بازدید سایت با تمرکز بر تحلیل هوشمند داده‌ها.
اتوماسیون فروش هوشمند: راهکاری حرفه‌ای برای افزایش نرخ کلیک با تمرکز بر استفاده از داده‌های واقعی.
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 تبلیغات | ریپورتاژ آگهی

مصادر

هوش مصنوعی چیست؟ انواع و کاربردهای آن
,هوش مصنوعی (AI) چیست؟ همه چیز در مورد آن – TechTarget
,هوش مصنوعی (AI) – IBM
,