ما هو الذكاء الاصطناعي: تعريف وتاريخ

#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو AI، باختصار، هو فرع من فروع علوم الحاسوب يهتم ببناء آلات قادرة على القيام بمهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم والاستدلال وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية.
بمعنى آخر، يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة يمكنها التفكير والتعلم واتخاذ القرارات تمامًا مثل الإنسان.

يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ علماء مثل آلان تورينج وجون مكارثي في استكشاف إمكانية بناء آلات ذكية.
قدم تورينج اختبار تورينج، وهو معيار لتقييم ذكاء الآلات.
كما صاغ مكارثي مصطلح “الذكاء الاصطناعي” في عام 1956 وعقد مؤتمرًا في دارتموث يُعرف بأنه نقطة تحول في تاريخ هذا المجال.
في العقود اللاحقة، واجه الذكاء الاصطناعي العديد من الصعود والهبوط، لكن التطورات الأخيرة في مجالات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية جعلته مرة أخرى أحد أكثر الموضوعات العلمية والتكنولوجية سخونة.
يحاول الذكاء الاصطناعي تنفيذ العمليات الفكرية وأنماط الذكاء البشري في الآلات.

يستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم في مجموعة واسعة من التطبيقات، من المساعدين الصوتيين مثل Siri و Alexa إلى السيارات ذاتية القيادة وأنظمة التعرف على الوجوه.
مع استمرار التقدم التكنولوجي، من المتوقع أن يصبح دور الذكاء الاصطناعي أكثر بروزًا في حياتنا ويخلق تحولات أساسية في مختلف الصناعات.

هل تحلم بمتجر إلكتروني مزدهر ولكنك لا تعرف من أين تبدأ؟

Rasawb هو الحل الشامل لتصميم موقع متجر إلكتروني الخاص بك.

✅ تصميم جذاب وسهل الاستخدام
✅ زيادة المبيعات والإيرادات

⚡ احصل على استشارة مجانية

أنواع الذكاء الاصطناعي ووجهات النظر والتصنيفات

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي من وجهات نظر مختلفة.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا هو بناءً على قدرات الذكاء الاصطناعي.
بناءً على هذا التصنيف، ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع رئيسية:

• الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI): تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة معينة ويعمل بشكل جيد للغاية في نفس المجال.
  معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم هي من هذا النوع.
  تتضمن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق أنظمة التعرف على الوجوه وأنظمة تصفية رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها وأنظمة التوصية بالمنتجات في المتاجر الإلكترونية.
• الذكاء الاصطناعي العام (General AI): هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادر على فعل أي شيء يمكن أن يفعله الإنسان.
  لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في مرحلة البحث والتطوير ولم يتم بناء أي نظام ذكاء اصطناعي عام حتى الآن.
• الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI): هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يتفوق على الذكاء البشري ويمكنه حل المشكلات التي لا يستطيع البشر حلها.
  الذكاء الاصطناعي الفائق هو مفهوم افتراضي ولم يتم بناء أي نظام بهذا المستوى من الذكاء حتى الآن.

تصنيف آخر للذكاء الاصطناعي يعتمد على طرق التعلم.
بناءً على هذا التصنيف، ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق والتعلم المعزز.
لكل من هذه الطرق نهج مختلف للتعلم وحل المشكلات ويتم استخدامها في تطبيقات مختلفة.

أخيرًا، من المهم ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع ومعقد للغاية وهناك تصنيفات مختلفة له.
يعتمد اختيار النوع المناسب من الذكاء الاصطناعي لتطبيق معين على عوامل مختلفة، بما في ذلك نوع المشكلة وكمية البيانات المتاحة والموارد الحسابية المتاحة.

التعلم الآلي (Machine Learning) هو القلب النابض للذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي (Machine Learning) هو أحد الفروع الفرعية الرئيسية للذكاء الاصطناعي التي تتيح للآلات التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
بمعنى آخر، تقوم الآلات بتحليل البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية فيها واستخدام هذه الأنماط للتنبؤ أو اتخاذ قرارات بشأن بيانات جديدة.
التعلم الآلي هو المحرك الرئيسي للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك:

• التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد الآلة ببيانات مصنفة.
  أي أن كل بيانات مصحوبة بإجابة صحيحة.
  تتعلم الآلة من هذه البيانات كيفية تصنيف البيانات الجديدة.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): في هذا النوع من التعلم، يتم تزويد الآلة ببيانات غير مصنفة.
  يجب على الآلة اكتشاف الأنماط والهياكل المخفية في البيانات.
• التعلم المعزز (Reinforcement Learning): في هذا النوع من التعلم، تتعلم الآلة كيفية تحقيق هدف معين من خلال التفاعل مع بيئة ما.
  تتعلم الآلة الإجراءات الأفضل من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة وتلقي مكافآت أو عقوبات.

يستخدم التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الوجوه والتعرف على الصوت واكتشاف الاحتيال والتوصية بالمنتجات والتنبؤ بسوق الأسهم.
مع زيادة حجم البيانات المتاحة والتقدم في خوارزميات التعلم الآلي، من المتوقع أن يصبح دور هذا المجال أكثر بروزًا في حياتنا.
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في العديد من جوانب حياتنا.

خوارزمية التعلم الآلي	نوع التعلم	التطبيقات
الانحدار الخطي	خاضع للإشراف	التنبؤ بالأسعار، تحليل الاتجاه
شجرة القرار	خاضع للإشراف	التصنيف، التنبؤ
تجميع K-Means	غير خاضع للإشراف	تقسيم العملاء، اكتشاف الحالات الشاذة
الشبكات العصبية	خاضع للإشراف وغير خاضع للإشراف	التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية

التعلم العميق (Deep Learning) مستوحى من الدماغ البشري

التعلم العميق (Deep Learning) هو أحد الفروع الفرعية للتعلم الآلي التي تستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات للتعلم من البيانات.
هذه الشبكات مستوحاة من بنية الدماغ البشري وهي قادرة على تعلم الأنماط المعقدة والمجردة في البيانات.
أظهر التعلم العميق، نظرًا لقدرته العالية على استخراج الميزات المهمة من البيانات، أداءً جيدًا للغاية في العديد من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصوت.

الفرق الرئيسي بين التعلم العميق والتعلم الآلي التقليدي هو عدد طبقات الشبكات العصبية.
في التعلم الآلي التقليدي، عادةً ما يتم استخدام الشبكات العصبية بطبقة أو طبقتين، بينما في التعلم العميق، يتم استخدام الشبكات العصبية بعشرات أو حتى مئات الطبقات.
تتيح هذه الطبقات المتعددة للآلة تعلم أنماط أكثر تعقيدًا في البيانات.

أحد أهم عوامل نجاح التعلم العميق هو الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات.
تحتاج الشبكات العصبية العميقة إلى كمية كبيرة من البيانات لتعلم الأنماط المعقدة.
مع زيادة حجم البيانات المتاحة والتقدم في الأجهزة الحسابية، أصبح التعلم العميق أحد أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي.
أحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في مختلف الصناعات.

هل أنت غير راضٍ عن المبيعات المنخفضة لموقع المتجر الإلكتروني الخاص بك؟
Rasawb هو الحل الأمثل لك للحصول على موقع متجر إلكتروني احترافي وعالي البيع.
✅ زيادة كبيرة في المبيعات والإيرادات
✅ تجربة تسوق سهلة وممتعة للعملاء
⚡ احصل على استشارة مجانية من Rasawb الآن!

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم

يستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم في مجموعة واسعة من التطبيقات ويؤثر على حياتنا بطرق مختلفة.
فيما يلي بعض أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

• المساعدون الصوتيون: يستخدم المساعدون الصوتيون مثل Siri و Alexa و Google Assistant الذكاء الاصطناعي لفهم اللغة الطبيعية والإجابة على أسئلة المستخدمين.
• السيارات ذاتية القيادة: تستخدم السيارات ذاتية القيادة الذكاء الاصطناعي للتعرف على محيطها والقيادة دون الحاجة إلى سائق.
• التعرف على الوجوه: تستخدم أنظمة التعرف على الوجوه الذكاء الاصطناعي لتحديد هوية الأشخاص بناءً على الصور أو مقاطع الفيديو.
• معالجة اللغة الطبيعية: تستخدم معالجة اللغة الطبيعية الذكاء الاصطناعي لفهم وإنتاج اللغة البشرية.
  تستخدم هذه التقنية في الترجمة الآلية وتلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة.
• الطب: يستخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وتقديم الرعاية الطبية الشخصية.
• المالية: يستخدم الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات المالية الشخصية.
• التصنيع: يستخدم الذكاء الاصطناعي في أتمتة خطوط الإنتاج ومراقبة جودة وتحسين عمليات الإنتاج.

هذه مجرد أمثلة قليلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم.
مع استمرار التقدم التكنولوجي، من المتوقع أن يصبح دور الذكاء الاصطناعي أكثر بروزًا في حياتنا ويخلق تحولات أساسية في مختلف الصناعات.
الذكاء الاصطناعي يشكل المستقبل.

التحديات والمخاوف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي

على الرغم من الفوائد العديدة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك أيضًا تحديات ومخاوف مرتبطة بهذه التقنية.
فيما يلي بعض أهم هذه التحديات والمخاوف:

• البطالة: يمكن أن تؤدي الأتمتة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف في بعض الصناعات.
• التمييز: قد يتم تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على بيانات متحيزة وتؤدي إلى التمييز في اتخاذ القرارات.
• الخصوصية: تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي عادةً جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات الشخصية، مما قد يثير مخاوف بشأن الخصوصية.
• الأمن: قد تتعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي لهجمات من قبل المتسللين واستخدامها لأغراض ضارة.
• التحكم: مع تقدم الذكاء الاصطناعي، هناك مخاوف بشأن التحكم في هذه التقنية ومنع إساءة استخدامها.

للتغلب على هذه التحديات والمخاوف، من الضروري أن يتعاون صانعو السياسات والباحثون والصناعيون لوضع أطر أخلاقية وقانونية مناسبة لتطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي.
يجب تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة تفيد المجتمع وتمنع إيذاء الأفراد.
يتطلب مستقبل الذكاء الاصطناعي الاهتمام بهذه التحديات.

مستقبل الذكاء الاصطناعي: نظرة إلى الغد

مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق للغاية ومليء بالإمكانات.
مع استمرار التقدم التكنولوجي، من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر بروزًا في حياتنا ويخلق تحولات أساسية في مختلف الصناعات.
فيما يلي بعض أهم الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي:

• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI): يركز هذا المجال على تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي القادرة على شرح كيفية اتخاذها للقرارات.
  هذا يزيد من ثقة المستخدمين في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI): يركز هذا المجال على تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يلتزم بالمبادئ الأخلاقية والاجتماعية ويمنع إيذاء الأفراد.
• الذكاء الاصطناعي الهجين (Hybrid AI): يركز هذا المجال على الجمع بين مناهج مختلفة للذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي والاستدلال المنطقي، لإنشاء أنظمة أكثر ذكاءً.
• الذكاء الاصطناعي الحافة (Edge AI): يركز هذا المجال على تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي على أجهزة حافة الشبكة، مثل الهواتف المحمولة وأجهزة إنترنت الأشياء.
  هذا يقلل من التأخير ويزيد من الخصوصية.

لدى الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين حياتنا بطرق مختلفة، من تحسين الرعاية الصحية إلى حل المشكلات البيئية.
ومع ذلك، لتحقيق هذه الإمكانات، من الضروري معالجة التحديات والمخاوف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بجدية ووضع أطر أخلاقية وقانونية مناسبة لتطوير واستخدام هذه التقنية.
سيغير الذكاء الاصطناعي عالمنا.

الاتجاه المستقبلي	الوصف	المزايا
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير	تطوير خوارزميات قابلة للتفسير	زيادة ثقة المستخدمين
الذكاء الاصطناعي المسؤول	الالتزام بالمبادئ الأخلاقية	منع الضرر
الذكاء الاصطناعي الهجين	الجمع بين مناهج مختلفة	إنشاء أنظمة أكثر ذكاءً
الذكاء الاصطناعي الحافة	التنفيذ على أجهزة الحافة	تقليل التأخير، زيادة الخصوصية

الذكاء الاصطناعي ودوره في الصناعة

يلعب #الذكاء_الاصطناعي، باعتباره تقنية مبتكرة، دورًا مهمًا جدًا في تحويل مختلف الصناعات.
من خلال تقديم حلول مبتكرة، تساعد هذه التقنية الشركات على تحسين عملياتها وزيادة الإنتاجية وتقديم منتجات وخدمات جديدة.
في الواقع، يتيح الذكاء الاصطناعي للشركات الاستجابة لتغيرات السوق بسرعة أكبر والحفاظ على قدرتها التنافسية.

في صناعة التصنيع، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة خطوط الإنتاج ومراقبة جودة المنتجات والتنبؤ بفشل المعدات.
هذا يؤدي إلى خفض التكاليف وتحسين الجودة وتحسين السلامة.
في صناعة الخدمات، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمات عملاء مخصصة والإجابة على أسئلة العملاء وتقديم اقتراحات شراء.
هذا يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وتحسين ولاءهم.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في البحث والتطوير لمنتجات جديدة أيضًا.
باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للشركات تحليل كميات كبيرة من البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية فيها.
هذا يساعد الشركات على تصميم منتجات وخدمات جديدة تلبي احتياجات العملاء بأفضل طريقة ممكنة.
الذكاء الاصطناعي يغير الصناعات.

هل موقع شركتك على الويب ليس احترافيًا وجديرًا بالثقة كما ينبغي أن يكون؟ من خلال تصميم موقع شركة متخصص من قبل Rasawb، قم بإنشاء حضور عبر الإنترنت يعكس مصداقيتك ويجذب المزيد من العملاء.
✅ بناء صورة قوية ومهنية لعلامتك التجارية
✅ تحويل الزوار إلى عملاء حقيقيين
⚡ احصل على استشارة مجانية الآن!

المهارات المطلوبة لدخول عالم الذكاء الاصطناعي

يتطلب دخول عالم الذكاء الاصطناعي اكتساب مهارات مختلفة.
تشمل هذه المهارات المهارات التقنية والمهارات الرياضية والمهارات الشخصية.
فيما يلي بعض أهم هذه المهارات:

• البرمجة: الإلمام بلغات البرمجة مثل Python و Java و C ++ ضروري لتطوير وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
• الرياضيات: المعرفة بالرياضيات، وخاصة الجبر الخطي والإحصاء والاحتمالات، مهمة جدًا لفهم خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق.
• التعلم الآلي: الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق ضروري لحل مشكلات الذكاء الاصطناعي المختلفة.
• معالجة اللغة الطبيعية: الإلمام بتقنيات معالجة اللغة الطبيعية ضروري للعمل مع النصوص واللغة البشرية.
• الرؤية الحاسوبية: الإلمام بتقنيات الرؤية الحاسوبية ضروري للعمل مع الصور ومقاطع الفيديو.
• حل المشكلات: القدرة على حل المشكلات المعقدة وتقديم حلول مبتكرة لمشكلات الذكاء الاصطناعي مهمة جدًا.
• العمل الجماعي: القدرة على العمل في فريق والتعاون مع متخصصين آخرين لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ضرورية.

بالإضافة إلى هذه المهارات، فإن الفضول والشغف بالتعلم والرغبة في حل المشكلات الجديدة مهمة جدًا للنجاح في عالم الذكاء الاصطناعي.
يتطلب الذكاء الاصطناعي المعرفة والمهارة.

مصادر تعلم الذكاء الاصطناعي: كيف نبدأ؟

لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي، تتوفر مصادر تعليمية مختلفة.
تتضمن هذه المصادر الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات والمشاريع العملية.
فيما يلي بعض أفضل مصادر تعلم الذكاء الاصطناعي:

• الدورات التدريبية عبر الإنترنت: تقدم مواقع الويب مثل Coursera و edX و Udacity دورات تدريبية مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي.
• الكتب: هناك العديد من الكتب حول الذكاء الاصطناعي التي يمكنك استخدامها لتعلم المفاهيم الأساسية والمتقدمة.
• المقالات: هناك العديد من المقالات العلمية والبحثية حول الذكاء الاصطناعي التي يمكنك استخدامها للتعرف على أحدث التطورات في هذا المجال.
• المشاريع العملية: يساعدك تنفيذ المشاريع العملية على تنفيذ المفاهيم النظرية في الممارسة وتعزيز مهاراتك.
• المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت: يساعدك المشاركة في المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت على التواصل مع المتحمسين الآخرين للذكاء الاصطناعي والتعلم من تجاربهم.

لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي، من الأفضل التعرف على المفاهيم الأساسية مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.
يمكنك بعد ذلك دراسة مجال معين من الذكاء الاصطناعي بعمق أكبر، مثل الرؤية الحاسوبية أو الروبوتات.
يمكن تعلم الذكاء الاصطناعي من خلال مصادر مختلفة.

أسئلة وأجوبة

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 خدمات أخرى لوكالة رسا وب الإعلانية في مجال الإعلان
وسائل التواصل الاجتماعي الذكية: تحسين احترافي لزيادة معدل النقر باستخدام استهداف دقيق للجمهور.
تحسين معدل التحويل الذكي: خدمة مخصصة لتحسين ترتيب السيو بناءً على استخدام البيانات الحقيقية.
التقرير الذكي: قم بتحويل زيادة المبيعات بمساعدة تحليل البيانات الذكية.
خريطة رحلة العميل الذكية: حل احترافي لزيادة زيارات الموقع من خلال التركيز على استراتيجية محتوى محورها السيو.
الإعلان الرقمي الذكي: قم بتحويل زيادة المبيعات بمساعدة تخصيص تجربة المستخدم.
وأكثر من مئات الخدمات الأخرى في مجال الإعلان عبر الإنترنت والاستشارات الإعلانية والحلول التنظيمية
الإعلان عبر الإنترنت | استراتيجية إعلانية | تقرير إعلاني

المصادر