ما هو الذكاء الاصطناعي وما هي استخداماته؟
#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence) هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يهتم ببناء آلات قادرة على القيام بمهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات والإدراك واللغة الطبيعية.
يُستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) في مجالات مختلفة مثل الطب والهندسة والمالية والتعليم والترفيه.
على سبيل المثال، في الطب، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم رعاية شخصية.
في المالية، يمكن استخدامه للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة الاستثمارية.
الذكاء الاصطناعي يتقدم بسرعة ومن المتوقع أن يلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
بشكل عام، يحاول الذكاء الاصطناعي تطوير أنظمة يمكنها التفكير والتعلم واتخاذ القرارات مثل البشر.
يتم تحقيق ذلك من خلال الخوارزميات والنماذج الرياضية والبيانات الكبيرة.
هذه الأنظمة قادرة على تحديد الأنماط والتعلم من التجارب السابقة واتخاذ قرارات مثالية بناءً على معلومات جديدة.
ومع ذلك، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي مصحوب أيضًا بتحديات.
أحد هذه التحديات هو المخاوف بشأن #الخصوصية والأمن.
مع جمع وتحليل البيانات الشخصية، هناك خطر من إساءة استخدام هذه المعلومات.
بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف، حيث ستكون الآلات قادرة على أداء العديد من المهام التي كان يؤديها البشر سابقًا تلقائيًا.
هل أنت قلق بشأن انخفاض معدل التحويل لموقع متجرك ولا تحقق المبيعات التي تريدها؟
رساوب هو الحل المتخصص لك لامتلاك موقع متجر ناجح.
✅ زيادة كبيرة في معدل التحويل والمبيعات
✅ تصميم احترافي وسهل الاستخدام لكسب رضا العملاء
⚡ هل أنت مستعد لتحويل مبيعاتك عبر الإنترنت؟ احصل على استشارة مجانية!
أنواع الذكاء الاصطناعي والأساليب والتصنيفات
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على القدرات والأساليب المختلفة.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا هو تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين رئيسيتين: #الذكاء_الاصطناعي_الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي.
يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) إلى الأنظمة المصممة لأداء مهمة محددة ولا يمكنها القيام بمهام أخرى.
هذا النوع من الذكاء الاصطناعي شائع جدًا حاليًا ويستخدم في العديد من التطبيقات اليومية.
تشمل أمثلة الذكاء الاصطناعي الضعيف أنظمة التعرف على الوجه وفلاتر البريد العشوائي والمساعدين الظاهريين مثل سيري و مساعد جوجل.
يشير الذكاء الاصطناعي القوي (General AI) إلى الأنظمة القادرة على القيام بأي شيء يمكن للإنسان القيام به.
لا يزال هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في مرحلة البحث والتطوير ولم يتم بناء نموذج حقيقي له حتى الآن.
الهدف من تطوير الذكاء الاصطناعي القوي هو إنشاء آلات يمكنها التفكير والتعلم واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على الأساليب المختلفة أيضًا.
تشمل بعض الأساليب الشائعة تعلم الآلة (Machine Learning) والشبكات العصبية (Neural Networks) ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) ورؤية الحاسوب (Computer Vision).
يستخدم كل من هذه الأساليب طرقًا وخوارزميات محددة لحل المشكلات.
ما هو تعلم الآلة وكيف يعمل؟
تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد الفروع الفرعية المهمة للذكاء الاصطناعي التي تمكن الأنظمة من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
في الواقع، بدلاً من أن يحدد المبرمج سلسلة من التعليمات المحددة للنظام، يقوم النظام بتحديد الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات باستخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية، ويتعلم بناءً عليها.
ينقسم تعلم الآلة إلى ثلاث فئات رئيسية: التعلم بالإشراف (Supervised Learning) والتعلم بدون إشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning).
في التعلم بالإشراف، يتم تدريب النظام باستخدام البيانات المصنفة.
وهذا يعني أن كل بيانات لها تصنيف يشير إلى الإجابة الصحيحة.
يحاول النظام إنشاء نموذج باستخدام هذه البيانات يمكنه التنبؤ بتصنيفات البيانات الجديدة.
في التعلم بدون إشراف، يتم تدريب النظام باستخدام البيانات غير المصنفة.
في هذه الحالة، يجب على النظام نفسه تحديد الأنماط والهياكل الموجودة في البيانات.
في التعلم المعزز، يتعلم النظام باستخدام التجربة والخطأ.
يوضع النظام في بيئة ويتلقى ملاحظات من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة.
يحاول النظام إنشاء استراتيجية من خلال التعلم من هذه الملاحظات يمكنها زيادة المكافأة إلى الحد الأقصى.
تستخدم خوارزميات تعلم الآلة في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الوجه والتعرف على الكلام واكتشاف الاحتيال واقتراح المنتجات والتنبؤ بالسوق.
| نوع التعلم | الوصف | المثال |
|---|---|---|
| التعلم بالإشراف | استخدام البيانات المصنفة | التعرف على الصورة |
| التعلم بدون إشراف | استخدام البيانات غير المصنفة | تجميع العملاء |
| التعلم المعزز | التعلم من خلال التجربة والخطأ | ألعاب الكمبيوتر |
كيف تعمل الشبكات العصبية؟
الشبكات العصبية (Neural Networks) هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية الدماغ البشري.
تتكون هذه الشبكات من عدد كبير من العقد (الخلايا العصبية) المتصلة ببعضها البعض بشكل طبقي.
تتلقى كل عقدة إشارة إدخال وتعالجها وتنتج إشارة إخراج.
يتم إرسال إشارة الإخراج لكل عقدة كمدخلات إلى العقد الأخرى في الطبقة التالية.
يتم تدريب الشبكات العصبية باستخدام عملية تسمى التعلم العميق (Deep Learning).
في هذه العملية، تقوم الشبكة بتعديل الأوزان بين العقد باستخدام بيانات التدريب لتتمكن من إنتاج المخرجات الصحيحة.
يمكّن التعلم العميق الشبكات العصبية من تحديد الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات واستخراج الميزات المهمة تلقائيًا.
تستخدم الشبكات العصبية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الصورة والتعرف على الكلام وترجمة اللغات ومعالجة اللغة الطبيعية وألعاب الكمبيوتر.
على سبيل المثال، في التعرف على الصورة، يمكن لشبكة عصبية أن تتعلم كيفية التعرف على كائنات مختلفة باستخدام صور التدريب.
في ترجمة اللغات، يمكن لشبكة عصبية أن تتعلم كيفية ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى باستخدام النصوص التدريبية.
هل ينشئ موقع الويب الحالي الخاص بك الثقة التي يجب أن يضعها العملاء المحتملون في عملك؟ إذا كانت الإجابة بالنفي، فقد حان الوقت لامتلاك موقع ويب احترافي ومؤثر لشركتك مع رساوب.
✅ تصميم مخصص بالكامل يتناسب مع هوية علامتك التجارية
✅ زيادة جذب العملاء المحتملين وتعزيز مصداقية عملك في نظر العملاء⚡ اتصل بنا للحصول على استشارة مجانية!
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتطبيقاتها
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمكّن الأنظمة من فهم اللغة البشرية والتواصل معها.
تتضمن البرمجة اللغوية العصبية مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الكلام وترجمة اللغات وتلخيص النصوص وتحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة.
في التعرف على الكلام، يمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية تحويل الكلام البشري إلى نص.
في ترجمة اللغات، يمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
في تلخيص النصوص، يمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية تحويل نص طويل إلى ملخص قصير.
في تحليل المشاعر، يمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية اكتشاف المشاعر الموجودة في النص.
في الإجابة على الأسئلة، يمكن لنظام البرمجة اللغوية العصبية الإجابة على الأسئلة المطروحة باللغة البشرية.
تستخدم البرمجة اللغوية العصبية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك المساعدين الظاهريين ومحركات البحث والشبكات الاجتماعية وخدمة العملاء.
على سبيل المثال، يستخدم المساعدون الظاهريون مثل سيري ومساعد جوجل البرمجة اللغوية العصبية لفهم الأوامر الصوتية للمستخدمين والإجابة على أسئلتهم.
تستخدم محركات البحث البرمجة اللغوية العصبية لفهم استعلامات المستخدمين وتقديم نتائج ذات صلة.
تستخدم الشبكات الاجتماعية البرمجة اللغوية العصبية لتحليل مشاعر المستخدمين وتحديد المحتوى غير اللائق.
تستخدم خدمة العملاء البرمجة اللغوية العصبية للإجابة على أسئلة العملاء وحل مشاكلهم.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تتقدم بسرعة ومن المتوقع أن تلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
خاصة مع تقدم نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-3 والنماذج الأخرى.
كيف تعمل رؤية الحاسوب؟
رؤية الحاسوب (Computer Vision) هي فرع من فروع #الذكاء_الاصطناعي الذي يمكّن الأنظمة من فهم الصور ومقاطع الفيديو واستخراج المعلومات منها.
تتضمن رؤية الحاسوب مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الوجه والتعرف على الكائنات واكتشاف الحركة وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد والتعرف على المشهد.
في التعرف على الوجه، يمكن لنظام رؤية الحاسوب التعرف على الوجوه الموجودة في الصورة وتحديدها.
في التعرف على الكائنات، يمكن لنظام رؤية الحاسوب التعرف على الكائنات المختلفة الموجودة في الصورة وتصنيفها.
في اكتشاف الحركة، يمكن لنظام رؤية الحاسوب اكتشاف حركة الكائنات الموجودة في مقطع فيديو وتتبعها.
في إعادة البناء ثلاثي الأبعاد، يمكن لنظام رؤية الحاسوب إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد لمشهد من الصور ثنائية الأبعاد.
في التعرف على المشهد، يمكن لنظام رؤية الحاسوب التعرف على المشهد الموجود في الصورة ووصفه.
تستخدم رؤية الحاسوب في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة وأنظمة الأمان والروبوتات والطب والزراعة.
على سبيل المثال، في السيارات ذاتية القيادة، تُستخدم رؤية الحاسوب للتعرف على علامات المرور واكتشاف المشاة وتتبع خطوط الطريق.
في أنظمة الأمان، تُستخدم رؤية الحاسوب للتعرف على الوجوه المشبوهة وتحديد الأنشطة غير العادية.
في الروبوتات، تُستخدم رؤية الحاسوب لتوجيه الروبوتات في البيئات المعقدة وأداء مهام مختلفة.
في الطب، تُستخدم رؤية الحاسوب لتشخيص الأمراض وتقديم رعاية شخصية.
في الزراعة، تُستخدم رؤية الحاسوب لمراقبة المحاصيل واكتشاف الآفات.
أخلاقيات وتحديات الذكاء الاصطناعي
يصاحب تطوير الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات الأخلاقية والاجتماعية.
أحد أهم هذه التحديات هي مسألة التحيز (bias).
إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستتعلم أيضًا هذا التحيز وتطبقه في قراراتها.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى التمييز وعدم المساواة.
تحد آخر هو مسألة الخصوصية.
تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الكثير من البيانات للعمل بشكل صحيح، والعديد من هذه البيانات شخصية.
يمكن أن يؤدي جمع واستخدام هذه البيانات إلى انتهاك خصوصية الأفراد.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف.
مع تقدم الذكاء الاصطناعي، يتم أتمتة العديد من المهام التي كان يؤديها البشر سابقًا.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة البطالة وعدم المساواة الاقتصادية.
| التحدي | الوصف | الحل |
|---|---|---|
| التحيز | بيانات التدريب متحيزة | استخدام بيانات متنوعة وغير متحيزة |
| الخصوصية | جمع واستخدام البيانات الشخصية | الالتزام بقوانين الخصوصية والشفافية |
| فقدان الوظائف | أتمتة المهام | تدريس مهارات جديدة وخلق وظائف جديدة |
بالنظر إلى هذه التحديات، من الضروري تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي بعناية ومسؤولية.
يجب وضع القوانين واللوائح التي تحمي حقوق الأفراد وتمنع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي.
أيضًا، يجب بذل الجهود لتطوير الذكاء الاصطناعي لصالح جميع أفراد المجتمع.
ماذا سيكون مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالإمكانات.
من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل وسيحول العديد من الصناعات والمجالات.
في المستقبل، سنشهد تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أقوى وأكثر ذكاءً قادرة على القيام بمهام لا يمكننا تخيلها الآن.
سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة مثل الطب والهندسة والمالية والتعليم والترفيه.
في الطب، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم رعاية شخصية.
في الهندسة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تصميم وبناء هياكل معقدة وتحسين عمليات الإنتاج.
في المالية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة الاستثمارية.
في التعليم، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تقديم تعليم شخصي وتقييم أداء الطلاب.
في الترفيه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إنشاء ألعاب كمبيوتر أكثر واقعية وإنتاج محتوى فني أكثر إبداعًا.
ومع ذلك، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي مصحوب أيضًا بتحديات.
أحد هذه التحديات هو المخاوف بشأن الأمن والسيطرة.
إذا وقع الذكاء الاصطناعي في الأيدي الخطأ، فيمكن استخدامه لأغراض ضارة.
بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف، حيث ستكون الآلات قادرة على أداء العديد من المهام التي كان يؤديها البشر سابقًا تلقائيًا.
ومع ذلك، مع الإدارة الصحيحة والمسؤولة، يمكن استخدام إمكانات #الذكاء_الاصطناعي لتحسين حياة البشر ومنع مخاطره.
وهذا يتطلب التعاون بين الحكومات والشركات والباحثين والشعوب.
هل تعلم أن 94٪ من الانطباعات الأولى عن الشركة مرتبطة بتصميم موقع الويب الخاص بها؟
تساعدك رساوب على إنشاء أفضل انطباع أول من خلال تقديم خدمات تصميم مواقع الويب الاحترافية للشركات.
✅ إنشاء صورة احترافية وموثوقة لعلامتك التجارية
✅ جذب العملاء المحتملين بسهولة أكبر وتحسين مكانتك عبر الإنترنت
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع ويب للشركات
تأثير الذكاء الاصطناعي على الشركات
أحدث الذكاء الاصطناعي تأثيرًا عميقًا على الشركات وهذا التأثير يتزايد يومًا بعد يوم.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات على زيادة كفاءتها وخفض تكاليفها واتخاذ قرارات أفضل وتقديم منتجات وخدمات أفضل.
في مجالات مختلفة مثل التسويق والمبيعات وخدمة العملاء وإدارة سلسلة التوريد والموارد البشرية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات على تحسين أدائها.
في التسويق، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد الجماهير المستهدفة وتقديم إعلانات مخصصة وتحسين معدل التحويل.
في المبيعات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التنبؤ بالمبيعات وتقديم عروض أفضل وإتمام الصفقات.
في خدمة العملاء، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في الإجابة على أسئلة العملاء وحل مشاكلهم وتقديم الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
في إدارة سلسلة التوريد، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التنبؤ بالطلب وتحسين المخزون وتقليل تكاليف النقل.
في الموارد البشرية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في جذب المواهب وتقييم أداء الموظفين وتقديم تدريب مخصص.
للاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون لدى الشركات استراتيجية مناسبة واستخدام الأدوات والتقنيات المناسبة.
وهذا يشمل جمع وتحليل البيانات وتدريب الموظفين والتعاون مع متخصصي الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة، بل هو تغيير ثقافي يتطلب التكيف والقبول.
كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي؟
يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي رحلة مثيرة ومليئة بالفرص.
لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي، يمكنك استخدام مصادر مختلفة، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات والمشاريع العملية.
هناك العديد من الدورات التدريبية عبر الإنترنت في مجالات مختلفة من الذكاء الاصطناعي يمكنك استخدامها.
بعض هذه الدورات مجانية والبعض الآخر مدفوع.
تشمل بعض المنصات الشهيرة لتقديم دورات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت Coursera و Udacity و edX.
بالإضافة إلى الدورات التدريبية عبر الإنترنت، هناك أيضًا العديد من الكتب في مجالات مختلفة من الذكاء الاصطناعي يمكنك استخدامها.
بعض هذه الكتب مناسبة للمبتدئين والبعض الآخر للأشخاص ذوي الخبرة.
أيضًا، هناك العديد من المقالات العلمية في مجالات مختلفة من الذكاء الاصطناعي يمكنك استخدامها للبقاء على اطلاع دائم بأحدث الإنجازات والتطورات.
أفضل طريقة لتعلم الذكاء الاصطناعي هي القيام بمشاريع عملية.
من خلال القيام بمشاريع عملية، يمكنك تطبيق معرفتك وتطوير مهاراتك.
يمكنك البدء بمشاريع بسيطة والانتقال تدريجياً إلى مشاريع أكثر تعقيدًا.
أيضًا، يمكنك المشاركة في مشاريع مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي والتعاون مع الآخرين.
#الذكاء_الاصطناعي لديه الكثير من فرص التعلم والعديد من الموارد المتاحة لك.
الأهم هو أن تبدأ وتتعلم باستمرار.
أسئلة متداولة
| 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 الإعلان رسا وب في مجال الإعلانات
العلامات التجارية الرقمية الذكية: أداة فعالة للعلامات التجارية الرقمية بمساعدة تصميم واجهة مستخدم جذابة.
أتمتة التسويق الذكية: أداة فعالة لزيادة زيارات الموقع بمساعدة استخدام البيانات الحقيقية.
أتمتة المبيعات الذكية: مصممة للشركات التي تسعى إلى تحليل سلوك العملاء من خلال استراتيجية محتوى موجهة لتحسين محركات البحث.
الربط الذكي: خدمة مخصصة لنمو تحسين محركات البحث بناءً على إدارة إعلانات جوجل.
حملة إعلانية ذكية: خدمة جديدة لزيادة زيادة المبيعات من خلال تحليل البيانات الذكي.
وأكثر من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلانات عبر الإنترنت والاستشارات الإعلانية والحلول التنظيمية
الإعلانات عبر الإنترنت | استراتيجية الإعلان | إعلانات التقارير
المصادر
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
,ما هو الذكاء الاصطناعي؟ التاريخ والمراحل والبرامج والتطبيقات
,تعليم الذكاء الاصطناعي التمهيدي – من الصفر إلى المئة
,ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial intelligence)؟
? لتحقيق قفزة كبيرة في عملك والوصول إلى قمة النجاح، فإن وكالة التسويق الرقمي رساوب آفرين معك بخدماتها المتخصصة. احصل على حضور قوي عبر الإنترنت الآن من خلال تصميم موقع ويب سريع واحترافي.
📍 طهران، شارع ميرداماد، بجوار البنك المركزي، زقاق كازرون الجنوبي، زقاق رامين، رقم 6
