ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

الذكاء الاصطناعي (#AI) هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع بناء الآلات القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تتضمن هذه المهام التعلم وحل المشكلات والتعرف على الأنماط وفهم اللغة الطبيعية واتخاذ القرارات.
يسعى الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة هذه القدرات في الآلات باستخدام الخوارزميات والنماذج الرياضية.
جوهر الذكاء الاصطناعي يقوم على الخوارزميات.
الخوارزميات هي مجموعة من التعليمات التي تخبر الكمبيوتر بكيفية حل مشكلة.
في مجال #الذكاء_الاصطناعي، غالبًا ما تُستخدم الخوارزميات للتعلم من البيانات والتنبؤ بالنتائج.
بشكل عام، يمكّن الذكاء الاصطناعي الآلات من التعلم من الخبرة، والتكيف مع المدخلات الجديدة، وأداء المهام المشابهة للإنسان.

هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي، من الأنظمة البسيطة التي تؤدي مهام محددة إلى الأنظمة المعقدة القادرة على التعلم والاستدلال.
[تعلم الآلة](https://ar.wikipedia.org/wiki/%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85_%D8%A2%D9%84%D9%8A) (Machine Learning) هو أحد الفروع الفرعية الهامة للذكاء الاصطناعي التي تمكن الآلات من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
[التعلم العميق](https://ar.wikipedia.org/wiki/%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85_%D8%B9%D9%85%D9%8A%D9%82) (Deep Learning) هو أيضًا فرع آخر من فروع تعلم الآلة يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات واستخراج الأنماط.
مع تقدم التكنولوجيا، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في حياتنا ويستخدم في مجالات مختلفة مثل الطب والمالية والنقل والترفيه.

تظهر الأبحاث أن 80% من العملاء يثقون أكثر بالشركات التي لديها موقع ويب احترافي. هل يجذب موقع الويب الحالي الخاص بك هذه الثقة؟
مع خدمات تصميم مواقع الشركات من رساوب، حل مشكلة عدم ثقة العملاء والصورة الضعيفة عبر الإنترنت إلى الأبد!
✅ إنشاء صورة احترافية وزيادة ثقة العملاء
✅ جذب المزيد من العملاء المحتملين للبيع ونمو الأعمال
⚡ احصل على استشارة مجانية

تاريخ الذكاء الاصطناعي – من الحلم إلى الواقع

يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ الباحثون لأول مرة في استكشاف إمكانية بناء آلات يمكنها التفكير مثل البشر.
[آلان تورينج](https://ar.wikipedia.org/wiki/%D8%A2%D9%84%D8%A7%D9%86_%D8%AA%D9%88%D8%B1%D9%8A%D9%86%D8%AC)، أحد رواد هذا المجال، قدم معيارًا لقياس ذكاء الآلات من خلال اقتراح اختبار تورينج.
في العقود الأولى، كان التقدم بطيئًا، ولكن مع تطوير خوارزميات جديدة وزيادة قوة معالجة أجهزة الكمبيوتر، أصبح الذكاء الاصطناعي تدريجيًا حقيقة واقعة.

شهدت الثمانينيات ظهور الأنظمة الخبيرة التي تم تصميمها لحل مشاكل محددة في مجالات متخصصة.
ومع ذلك، كانت لهذه الأنظمة قيودها ولم تتمكن من استخدامها على نطاق واسع.
في التسعينيات، ومع تطوير خوارزميات تعلم الآلة وزيادة الوصول إلى البيانات، عاد الذكاء الاصطناعي ليحظى بالاهتمام.
اليوم، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات وهو في تطور مستمر.
من السيارات ذاتية القيادة إلى المساعدين الافتراضيين، يغير الذكاء الاصطناعي عالمنا بسرعة.
الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات يمكنها التفكير والتعلم واتخاذ القرارات مثل البشر.
لا يزال هذا الهدف بعيد المنال، لكن التطورات الأخيرة تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات كبيرة لتغيير المستقبل.
يزداد أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات الأعمال وزيادة الإنتاجية يومًا بعد يوم.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم

يستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة مثل الطب والمالية والنقل والتعليم والترفيه.
في الطب، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم علاجات مخصصة.
في التمويل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم المشورة الاستثمارية.
في النقل، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير السيارات ذاتية القيادة وتحسين مسارات النقل.
في التعليم، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم دروس مخصصة وتقييم أداء الطلاب.
في الترفيه، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج محتوى إبداعي وتقديم تجارب تفاعلية.
في الواقع، يتغلغل الذكاء الاصطناعي بسرعة في جميع جوانب حياتنا ولديه إمكانات كبيرة لتحسين نوعية حياة البشر.

أحد التطبيقات الجذابة لل#الذكاء_الاصطناعي هو استخدامه في تطوير المدن الذكية.
باستخدام المستشعرات والخوارزميات الذكية، يمكن للمدن تحسين استهلاك الطاقة وإدارة حركة المرور وتقديم خدمات أفضل للمواطنين.
على سبيل المثال، يمكن لأنظمة إدارة المرور الذكية، من خلال تحليل بيانات المرور في الوقت الفعلي، اقتراح طرق مثالية للسائقين ومنع الازدحام.
أيضًا، يمكن لأنظمة إدارة الطاقة الذكية، من خلال التنبؤ بكمية استهلاك الطاقة، إدارة موارد الطاقة بشكل أكثر فعالية ومنع هدر الطاقة.

تطبيق	وصف
الطب	تشخيص الأمراض، تطوير الأدوية، تقديم علاجات مخصصة
المالية	الكشف عن الاحتيال، إدارة المخاطر، تقديم المشورة الاستثمارية
النقل	تطوير السيارات ذاتية القيادة، تحسين مسارات النقل
التعليم	تقديم دروس مخصصة، تقييم أداء الطلاب
الترفيه	إنتاج محتوى إبداعي، تقديم تجارب تفاعلية

Click here to preview your posts with PRO themes ››

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من التطورات الهائلة في مجال الذكاء الاصطناعي، لا تزال هناك العديد من التحديات والقيود.
أحد التحديات الرئيسية هو نقص بيانات التدريب.
لكي يعمل نظام الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، فإنه يحتاج إلى كمية كبيرة من بيانات التدريب.
أيضًا، لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه صعوبات في فهم اللغة الطبيعية والاستدلال المنطقي.
هناك تحد آخر مهم وهو القضايا الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
مع تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي، تُثار أسئلة حول المساءلة والخصوصية والأمن.
على سبيل المثال، إذا تسببت سيارة ذاتية القيادة في وقوع حادث، فمن سيكون المسؤول؟ أو كيف يمكننا منع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض غير قانونية؟

هناك قضية أخرى يجب معالجتها وهي تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل.
مع أتمتة العديد من المهام، قد تفقد العديد من الوظائف.
لمواجهة هذا التحدي، يجب علينا تصميم برامج تدريب جديدة تساعد الأفراد على تعلم مهارات جديدة والاستعداد لوظائف جديدة.
الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات كبيرة لتحسين حياتنا، ولكن يجب تطويره بعناية ومسؤولية.
[مستقبل الذكاء الاصطناعي](https://www.irantalent.com/blog/%D9%85%D9%82%D8%A7%D9%84%D9%87-%D8%B1%D9%88%D9%86%D8%AF-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D8%A7%DB%8C%D8%B1%D8%A7%D9%86/) يعتمد على الاستجابة لهذه التحديات والاستخدام المسؤول لهذه التكنولوجيا.

هل مبيعاتك عبر الإنترنت ليست كما تتوقع؟ مع رساوب، حل مشكلة انخفاض المبيعات وضعف تجربة المستخدم إلى الأبد!
✅ زيادة معدل تحويل الزائر إلى عميل
✅ إنشاء تجربة مستخدم ممتعة وزيادة ثقة العملاء
⚡ بادر الآن للحصول على استشارة مجانية!

مستقبل الذكاء الاصطناعي – ماذا نتوقع؟

يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرقًا للغاية.
مع تقدم التكنولوجيا، سيلعب الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في حياتنا.
من المتوقع أنه في المستقبل، ستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على أداء مهام أكثر تعقيدًا وإيجاد تطبيقات في مجالات جديدة.
أحد الاتجاهات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي هو تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى الأنظمة القادرة على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
يعد تحقيق الذكاء الاصطناعي العام هدفًا طموحًا، لكن العديد من الباحثين يعتقدون أنه سيكون ممكنًا في النهاية.

اتجاه مهم آخر هو تطوير الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI).
يشير الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى الأنظمة القادرة على شرح كيفية اتخاذ قراراتها.
هذا أمر مهم للغاية لزيادة الثقة في الذكاء الاصطناعي واستخدامه في المجالات الحساسة مثل الطب والقانون.
أخيرًا، لدى الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة لتغيير عالمنا، ولكن يجب تطويره بعناية ومسؤولية.
بالنظر إلى هذه النقاط، يمكن القول أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا رئيسيًا في تطورات المستقبل ويجب أن نكون مستعدين لمواجهة هذه التطورات.

تعلم الآلة – القلب النابض للذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة (Machine Learning) هو أحد أهم الفروع الفرعية للذكاء الاصطناعي.
في تعلم الآلة، تُمنح الآلات القدرة على التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
هذا ممكن باستخدام خوارزميات تعلم الآلة المختلفة.
تسمح خوارزميات تعلم الآلة للآلات بالتعرف على الأنماط في البيانات واستخدام هذه الأنماط للتنبؤ بنتائج جديدة.
هناك أنواع مختلفة من خوارزميات تعلم الآلة، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

يشير التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) إلى الخوارزميات التي يتم تدريبها باستخدام البيانات المصنفة.
في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد الآلات ببيانات تكون إجاباتها الصحيحة معروفة.
تستخدم خوارزميات تعلم الآلة هذه البيانات لتعلم الأنماط ثم تستخدم هذه الأنماط للتنبؤ بإجابات جديدة.
يشير التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) إلى الخوارزميات التي يتم تدريبها باستخدام البيانات غير المصنفة.
في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد الآلات ببيانات تكون إجاباتها الصحيحة غير معروفة.
تستخدم خوارزميات تعلم الآلة هذه البيانات لتحديد الأنماط والهياكل المخفية.
يشير التعلم المعزز (Reinforcement Learning) إلى الخوارزميات التي يتم تدريبها باستخدام التجربة والخطأ.
في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد الآلات ببيئة وتتلقى الآلات مكافآت أو عقوبات من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة في هذه البيئة.
تستخدم خوارزميات تعلم الآلة هذه المكافآت والعقوبات لتعلم الاستراتيجيات المثالية.
تعتبر أهمية تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي كبيرة جدًا والعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة مبنية على تعلم الآلة.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

الشبكات العصبية العميقة – تقليد لدماغ الإنسان

الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) هي واحدة من أكثر التقنيات تقدمًا في مجال تعلم الآلة.
هذه الشبكات مستوحاة من بنية دماغ الإنسان وتتكون من طبقات متعددة من الخلايا العصبية الاصطناعية.
تتلقى كل خلية عصبية في الشبكة العصبية مدخلات وتعالجها وتنتج مخرجات.
يتم توصيل الطبقات المختلفة من الشبكة العصبية بالتتابع وتمرير المعلومات عبر الشبكة.
من خلال تدريب الشبكة العصبية باستخدام بيانات التدريب، تصبح الشبكة قادرة على تعلم الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات.

تستخدم الشبكات العصبية العميقة في العديد من المجالات، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصوت وألعاب الكمبيوتر.
على سبيل المثال، في التعرف على الصور، يمكن للشبكات العصبية العميقة التعرف على الأشياء والأشخاص في الصور.
في معالجة اللغة الطبيعية، يمكن للشبكات العصبية العميقة ترجمة النصوص والإجابة على الأسئلة وإنشاء نص جديد.
في التعرف على الصوت، يمكن للشبكات العصبية العميقة تحويل الكلام إلى نص.
في ألعاب الكمبيوتر، يمكن للشبكات العصبية العميقة تعلم الألعاب واللعب على مستوى عالٍ.
قوة ومرونة الشبكات العصبية العميقة تجعلها واحدة من أهم الأدوات في مجال الذكاء الاصطناعي.
تتحسن هذه الشبكات باستمرار ومن المتوقع أن تلعب دورًا أكثر أهمية في تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
يمكن للذكاء الاصطناعي باستخدام هذه الشبكات الوصول إلى مستويات أعلى من القدرة.

تطبيق	وصف
التعرف على الصور	التعرف على الأشياء والأشخاص في الصور
معالجة اللغة الطبيعية	ترجمة النصوص والإجابة على الأسئلة وإنشاء نص جديد
التعرف على الصوت	تحويل الكلام إلى نص
ألعاب الكمبيوتر	تعلم الألعاب واللعب على مستوى عالٍ

الذكاء الاصطناعي والأخلاق – حدود المساءلة

مع تطوير الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية القضايا الأخلاقية المتعلقة بهذه التكنولوجيا.
تثار أسئلة حول المساءلة والخصوصية والأمن.
على سبيل المثال، إذا تسبب نظام الذكاء الاصطناعي في حدوث ضرر، فمن سيكون المسؤول؟ كيف يمكننا منع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض غير قانونية؟ كيف يمكننا حماية خصوصية الأفراد من أنظمة الذكاء الاصطناعي؟ هذه الأسئلة تحتاج إلى مناقشة ودراسة جادة.

لمواجهة هذه التحديات، يجب علينا إنشاء أطر أخلاقية جديدة للذكاء الاصطناعي.
يجب أن تعالج هذه الأطر القضايا المتعلقة بالمساءلة والخصوصية والأمن والعدالة.
أيضًا، يجب علينا التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي مصممة بشفافية وقابلية للتفسير حتى يتمكن الأفراد من فهم كيفية اتخاذ القرارات.
بالإضافة إلى ذلك، يجب علينا تزويد الأفراد بالتدريب اللازم حتى يتمكنوا من استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية.
الأخلاق في الذكاء الاصطناعي هي قضية بالغة الأهمية ويجب معالجتها بجدية لمنع حدوث مشاكل محتملة.
يجب تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة تفيد جميع البشر وتحترم حقوقهم وقيمهم.
سيساعد الاهتمام بهذه القضايا الأخلاقية في تطوير الذكاء الاصطناعي المستدام والمسؤول.

هل أنت محبط من معدل التحويل المنخفض لمتجرك عبر الإنترنت؟
رساوب مع تصميم موقع متجر احترافي هو الحل الأمثل لك!
✅ زيادة مبيعاتك وإيراداتك
✅ تجربة مستخدم لا مثيل لها لعملائك
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!

فرص وتهديدات الذكاء الاصطناعي لسوق العمل

يخلق الذكاء الاصطناعي فرصًا وتهديدات لسوق العمل.
من ناحية، يمكن للذكاء الاصطناعي زيادة الإنتاجية وخلق وظائف جديدة.
مع أتمتة العديد من المهام، يمكن للأفراد قضاء وقتهم في القيام بمهام أكثر إبداعًا واستراتيجية.
أيضًا، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تطوير منتجات وخدمات جديدة وخلق وظائف جديدة.
من ناحية أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتسبب في فقدان بعض الوظائف.
مع أتمتة العديد من المهام، قد تفقد العديد من الوظائف التي تتطلب مهارات منخفضة.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

لمواجهة هذا التحدي، يجب علينا تصميم برامج تدريب جديدة تساعد الأفراد على تعلم مهارات جديدة والاستعداد لوظائف جديدة.
أيضًا، يجب علينا تبني سياسات تدعم الأفراد ضد فقدان وظائفهم.
على سبيل المثال، يمكننا تعزيز برامج دعم البطالة ومساعدة الأفراد في العثور على وظائف جديدة.
الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات كبيرة لتحسين حياتنا، ولكن يجب أن نكون مستعدين أيضًا لمواجهة تحدياته.
من خلال إدارة هذه التحديات بشكل صحيح، يمكننا الاستفادة من فرص الذكاء الاصطناعي ومنع تهديداته.
تعلم مهارات جديدة والتكيف مع التغيرات في سوق العمل هو مفتاح النجاح في عصر الذكاء الاصطناعي.

كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن يكون تعلم الذكاء الاصطناعي عملية صعبة ولكنها مجزية للغاية.
للبدء، يمكنك البدء بدراسة المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والشبكات العصبية العميقة.
هناك العديد من الموارد عبر الإنترنت التي يمكنك استخدامها، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات.
[Coursera](https://www.coursera.org/), [Udacity](https://www.udacity.com/) و [edX](https://www.edx.org/) هي من بين المنصات التعليمية التي تقدم دورات تدريبية في الذكاء الاصطناعي.

بعد تعلم المفاهيم الأساسية، يمكنك البدء في العمل مع أدوات ومكتبات الذكاء الاصطناعي.
Python هي واحدة من لغات البرمجة الأكثر شعبية للذكاء الاصطناعي وهناك العديد من المكتبات للذكاء الاصطناعي في Python، بما في ذلك TensorFlow و Keras و PyTorch.
باستخدام هذه الأدوات، يمكنك إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك واختبارها.
أيضًا، يمكنك المشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر والتعلم من تجربة الآخرين.
تتمثل إحدى أفضل الطرق لتعلم الذكاء الاصطناعي في القيام بمشاريع عملية.
من خلال القيام بمشاريع عملية، يمكنك تطبيق المفاهيم النظرية في الممارسة وتعزيز مهاراتك.
الصبر والمثابرة هما مفتاح النجاح في تعلم الذكاء الاصطناعي.
بالجهد والممارسة المستمرين، يمكنك تحقيق مستوى عالٍ من المهارة في هذا المجال.

أسئلة متكررة

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
تبلیغات دیجیتال هوشمند: برندسازی دیجیتال را با کمک هدف‌گذاری دقیق مخاطب متحول کنید.
UI/UX هوشمند: خدمتی اختصاصی برای رشد بهبود رتبه سئو بر پایه اتوماسیون بازاریابی.
بازاریابی مستقیم هوشمند: پلتفرمی خلاقانه برای بهبود برندسازی دیجیتال با سفارشی‌سازی تجربه کاربر.
لینک‌سازی هوشمند: راهکاری حرفه‌ای برای برندسازی دیجیتال با تمرکز بر هدف‌گذاری دقیق مخاطب.
لینک‌سازی هوشمند: ابزاری مؤثر جهت افزایش فروش به کمک بهینه‌سازی صفحات کلیدی.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیغات