### ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) أو #AI، باختصار، هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى تصميم وبناء أنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم، والاستدلال، وحل المشكلات، وفهم اللغة الطبيعية، والتعرف على الأنماط، وما إلى ذلك.
يحاول الذكاء الاصطناعي محاكاة القدرات المعرفية للإنسان في الآلات.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي

يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات ونماذج رياضية مختلفة لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات.
إحدى أهم الطرق هي تعلم الآلة (Machine Learning)، حيث يقوم النظام، باستخدام بيانات الإدخال، بتحديد الأنماط واكتساب القدرة على أداء مهام معينة دون برمجة صريحة.
التعلم العميق (Deep Learning) هو أيضًا مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم شبكات عصبية اصطناعية ذات طبقات متعددة لتحليل البيانات المعقدة.
الذكاء الاصطناعي بهذه الطرق قادر على التحسن تلقائيًا وتحقيق أداء أفضل.

باختصار، يحاول الذكاء الاصطناعي تمكين الآلات من التفكير والتعلم والعمل مثل البشر.
تستخدم هذه التقنية حاليًا في العديد من الصناعات والمجالات، ومن المتوقع أن تلعب دورًا أكثر أهمية في المستقبل.

هل يقدم موقع شركتك الحالي صورة جديرة بعلامتك التجارية ويجذب عملاء جدد؟
إذا لم يكن كذلك، فحوّل هذا التحدي إلى فرصة من خلال خدمات تصميم مواقع الشركات الاحترافية من رساوب.
✅ يحسن بشكل كبير من مصداقية وصورة علامتك التجارية.
✅ يسهل مسار جذب العملاء المحتملين والعملاء الجدد.
⚡ للحصول على استشارة مجانية ومتخصصة، اتصل برساوب الآن!

تاريخ الذكاء الاصطناعي من البداية إلى اليوم

يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما اهتم العلماء والباحثون لأول مرة بإمكانية بناء آلات قادرة على التفكير.
أحد أهم الأحداث في هذه الفترة كان مؤتمر دارتموث في عام 1956، الذي يُعرف بأنه نقطة البداية الرسمية للذكاء الاصطناعي.
في هذا المؤتمر، تم استخدام مصطلح “الذكاء الاصطناعي” لأول مرة، وبدأ الباحثون في استكشاف إمكانيات وتحديات هذا المجال.

في الستينيات والسبعينيات من القرن الماضي، شهد الذكاء الاصطناعي تقدمًا في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية وأنظمة الخبرة.
كانت أنظمة الخبرة عبارة عن برامج تحتوي على معرفة متخصصة في مجال معين وقادرة على تقديم المشورة وحل المشكلات.
ومع ذلك، أدت القيود المفروضة على الأجهزة والبرامج في ذلك الوقت إلى إبطاء تقدم الذكاء الاصطناعي وعدم تلبية التوقعات الأولية.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

شهدت الثمانينيات عودة الاهتمام بالذكاء الاصطناعي، خاصة مع تطور تعلم الآلة والشبكات العصبية.
سمحت هذه الأساليب بإنشاء أنظمة يمكنها التعلم من البيانات وتحسين أدائها.
في التسعينيات والعقد الأول من القرن الحادي والعشرين، مع زيادة قوة الحوسبة لأجهزة الكمبيوتر والوصول إلى كميات كبيرة من البيانات، تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة واستخدم في مجالات مختلفة مثل التعرف على الوجوه والترجمة الآلية والمركبات ذاتية القيادة.
اليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي واحدًا من أهم التقنيات وأكثرها استخدامًا، وهو بصدد تغيير مختلف الصناعات.

التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

يتمتع الذكاء الاصطناعي حاليًا بتطبيقات واسعة في مختلف الصناعات ويساعد على تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وزيادة جودة الخدمات.
في صناعة الرعاية الصحية، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض وتطوير أدوية جديدة وتقديم رعاية شخصية.
يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تحليل الصور الطبية وتشخيص أمراض مثل السرطان في المراحل المبكرة.

في الصناعة المالية، يستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم الخدمات الاستشارية المالية للعملاء.
يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية ومنع وقوع الجرائم المالية.
في صناعة البيع بالتجزئة، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء وتحسين سلسلة التوريد والتنبؤ بالطلب.
يمكن لروبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي الإجابة على أسئلة العملاء وتوجيههم في عملية الشراء.

في الصناعة التحويلية، يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات ومراقبة الجودة والتنبؤ بأعطال المعدات.
يمكن للروبوتات المجهزة بالذكاء الاصطناعي أداء المهام المتكررة والخطيرة وزيادة الإنتاجية.
في صناعة النقل، تستخدم المركبات ذاتية القيادة وأنظمة إدارة المرور الذكية الذكاء الاصطناعي لتحسين السلامة وتقليل الازدحام المروري.
من خلال تحليل بيانات المستشعرات والكاميرات، يمكن لهذه التقنيات اتخاذ قرارات في ظروف القيادة المختلفة.

باختصار، التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات واسعة ومتنوعة للغاية، ومن المتوقع أن تزداد هذه التطبيقات يومًا بعد يوم مع تقدم التكنولوجيا.
تساعد هذه التقنية الشركات على تحسين أدائها وتقديم خدمات أفضل للعملاء.

الصناعة	تطبيق الذكاء الاصطناعي
الرعاية الصحية	تشخيص الأمراض، تطوير الأدوية
المالية	الكشف عن الاحتيال، إدارة المخاطر
البيع بالتجزئة	تحسين تجربة العملاء، تحسين سلسلة التوريد
الإنتاج	أتمتة العمليات، مراقبة الجودة

تعلم الآلة والتعلم العميق: الاختلافات وأوجه التشابه

يعتبر تعلم الآلة (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) كلاهما مجموعات فرعية من الذكاء الاصطناعي، ولكن هناك اختلافات وأوجه تشابه مهمة بينهما.
يشير تعلم الآلة إلى مجموعة من الخوارزميات التي تسمح للأنظمة بالتعلم من البيانات وتحديد الأنماط دون برمجة صريحة.
في تعلم الآلة، يتم تدريب الخوارزميات باستخدام بيانات الإدخال لتتمكن من إجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات دقيقة.

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم شبكات عصبية اصطناعية ذات طبقات متعددة (ولهذا السبب “عميقة”) لتحليل البيانات.
هذه الشبكات مستوحاة من بنية الدماغ البشري وهي قادرة على تعلم الأنماط المعقدة في البيانات الكبيرة.
الفرق الرئيسي بين تعلم الآلة والتعلم العميق هو كيفية استخلاص الميزات من البيانات.
في تعلم الآلة، عادةً ما يتم تصميم واستخراج الميزات بواسطة البشر، بينما في التعلم العميق، تتعلم الشبكات العصبية تلقائيًا الميزات المهمة من البيانات.

باختصار، يعد التعلم العميق أسلوبًا أكثر تقدمًا وقوة في تعلم الآلة وهو قادر على حل المشكلات الأكثر تعقيدًا وتحليل البيانات الأكبر.
ومع ذلك، يتطلب التعلم العميق المزيد من الموارد الحسابية ويتطلب المزيد من بيانات التدريب حتى يتمكن من العمل بفعالية.
في المقابل، يمكن أن يقدم تعلم الآلة نتائج جيدة ببيانات أقل وموارد حسابية محدودة.

هل أنت محبط بسبب انخفاض معدل التحويل لموقعك على الإنترنت؟ ستقوم رساوب بتحويل موقع الويب الخاص بك إلى أداة قوية لجذب وتحويل العملاء!

✅ زيادة كبيرة في معدل تحويل الزوار إلى مشترين
✅ تجربة مستخدم لا مثيل لها لزيادة رضا العملاء وولائهم

⚡ احصل على استشارة مجانية من رساوب!

تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي

على الرغم من التقدم الملحوظ في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن هذه التقنية لا تزال تواجه العديد من التحديات والقيود.
أحد أهم التحديات هو الحاجة إلى بيانات تدريب كبيرة وعالية الجودة.
تتطلب خوارزميات تعلم الآلة والتعلم العميق كميات كبيرة من البيانات لتدريب وتحسين أدائها.
إذا كانت بيانات التدريب غير كافية أو بها أخطاء، فقد يكون أداء الذكاء الاصطناعي ضعيفًا.

تحدٍ آخر هو القدرة على تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي.
تُعرف العديد من نماذج التعلم العميق باسم “الصناديق السوداء”، مما يعني أن طريقة اتخاذها للقرارات غير مفهومة للبشر.
يمكن أن يسبب هذا مشاكل في مجالات مثل الطب والقانون، حيث يجب أن تكون قرارات الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير والتبرير.

بالإضافة إلى ذلك، تعتبر القضايا الأخلاقية والاجتماعية من بين التحديات المهمة للذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التعرف على الوجوه والمراقبة إلى انتهاك خصوصية الأفراد.
هناك أيضًا مخاوف بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل واحتمال استبدال العمالة البشرية بالآلات.
لحل هذه التحديات، من الضروري وضع قوانين ولوائح مناسبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي ومعالجة القضايا الأخلاقية والاجتماعية بجدية.

ما هي التوقعات المستقبلية للذكاء الاصطناعي؟

مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق ومليء بالإمكانات.
من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر أهمية في حياتنا في السنوات القادمة وأن يحدث تحولات كبيرة في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والنقل والتصنيع.
مع تقدم التكنولوجيا، سيتمكن الذكاء الاصطناعي من أداء مهام أكثر تعقيدًا واتخاذ قرارات أفضل.

أحد أهم الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي هو تطوير الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence) أو AGI.
يشير AGI إلى نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على أداء أي نوع من المهام يمكن للإنسان القيام بها.
على الرغم من أن AGI لا يزال في المراحل الأولى من التطوير، إلا أن الباحثين يعملون على بناء أنظمة قادرة على التعلم والاستدلال وحل المشكلات بشكل مستقل.

بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يتم دمج الذكاء الاصطناعي في المستقبل مع تقنيات أخرى مثل إنترنت الأشياء (IoT) وتقنية البلوك تشين (Blockchain) وتوفير إمكانيات جديدة.
على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء إلى إنشاء مدن ذكية وأنظمة إدارة طاقة ذكية.
يمكن أن يساعد استخدام البلوك تشين أيضًا في زيادة الأمان والشفافية في الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، لتحقيق هذا المستقبل المشرق، من الضروري معالجة تحديات وقيود الذكاء الاصطناعي بجدية وتقديم حلول مناسبة لها.

المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي: الشبكة العصبية والخوارزمية والتعلم

لفهم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، من الضروري التعرف على مفاهيمه الأساسية.
الشبكة العصبية (Neural Network) هي واحدة من أهم هذه المفاهيم.
الشبكات العصبية هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية الدماغ البشري وتتكون من عدد كبير من العقد (الخلايا العصبية) المتصلة ببعضها البعض.
هذه الشبكات قادرة على تعلم الأنماط المعقدة في البيانات وتستخدم في مجالات مختلفة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتنبؤ.

الخوارزمية (Algorithm) هي أيضًا مفهوم أساسي آخر في الذكاء الاصطناعي.
الخوارزميات عبارة عن مجموعة من التعليمات التي تخبر الكمبيوتر بكيفية أداء مهمة معينة.
في الذكاء الاصطناعي، تستخدم الخوارزميات للتعلم والاستدلال وحل المشكلات.
تسمح خوارزميات تعلم الآلة، مثل خوارزميات الانحدار والتصنيف، للأنظمة بالتعلم من البيانات وإجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات دقيقة.

التعلم (Learning) هو أيضًا أحد المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي.
يشير التعلم إلى العملية التي يكتسب فيها النظام معرفة جديدة باستخدام البيانات ويحسن أدائه.
في تعلم الآلة، تحدد الأنظمة الأنماط باستخدام بيانات التدريب وتنشئ نماذج قادرة على التنبؤ بالبيانات الجديدة أو اتخاذ قرارات بشأنها.
هناك أنواع مختلفة من التعلم، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

المفهوم	التفسيرات
الشبكة العصبية	نموذج حسابي مستوحى من الدماغ
الخوارزمية	مجموعة من التعليمات
التعلم	عملية اكتساب المعرفة من البيانات

الذكاء الاصطناعي والأخلاق: الاعتبارات القانونية والاجتماعية

يثير تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي قضايا أخلاقية وقانونية واجتماعية مهمة.
إحدى هذه القضايا هي حماية خصوصية الأفراد.
الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة التعرف على الوجوه والمراقبة، قادرة على جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات الشخصية.
يمكن أن يؤدي الاستخدام غير السليم لهذه البيانات إلى انتهاك الخصوصية والتمييز.
لمنع هذه المشاكل، من الضروري وضع قوانين ولوائح تنظم كيفية جمع البيانات الشخصية واستخدامها وتخزينها.

هناك قضية أخرى مهمة وهي المساءلة عن قرارات الذكاء الاصطناعي.
إذا اتخذ نظام قائم على الذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا وتسبب في ضرر لشخص ما، فمن سيكون مسؤولاً؟ هل يجب أن يكون المصنع أو المستخدم أو النظام نفسه مسؤولاً؟ تتطلب هذه الأسئلة مراجعة دقيقة وتحديد أطر قانونية مناسبة.
بالإضافة إلى ذلك، يجب معالجة القضايا المتعلقة بالتمييز والإنصاف.
قد تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي تمييزية بشكل غير مقصود وتضر بمجموعات معينة من الأشخاص.
لمنع حدوث ذلك، من الضروري فحص الخوارزميات بدقة والتأكد من عدم وجود أي تحيزات.

باختصار، يتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي اهتمامًا جديًا بالقضايا الأخلاقية والقانونية والاجتماعية.
من الضروري وضع قوانين ولوائح مناسبة تحمي حقوق الأفراد وتمنع الاستخدام غير السليم لهذه التكنولوجيا.

هل أنت قلق من أن موقع شركتك القديم يطرد العملاء الجدد؟ تقوم رساوب بحل هذه المشكلة من خلال تصميم موقع ويب عصري وفعال للشركة.
✅ يزيد من مصداقية علامتك التجارية.
✅ يساعد على جذب العملاء المستهدفين.
⚡ اتصل بـ رساوب للحصول على استشارة مجانية!

كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي: المصادر والدورات التدريبية

إذا كنت مهتمًا بتعلم الذكاء الاصطناعي، فهناك العديد من المصادر والدورات التدريبية المتاحة التي يمكنك استخدامها.
إحدى أفضل الطرق للبدء هي حضور الدورات التدريبية عبر الإنترنت.
تقدم مواقع الويب مثل Coursera و edX و Udacity مجموعة متنوعة من الدورات التدريبية في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق التي يتم تدريسها من قبل أفضل الجامعات والخبراء في العالم.
تتضمن هذه الدورات عادةً مقاطع فيديو تعليمية وتمارين ومشاريع عملية تساعدك على فهم المفاهيم جيدًا.

بالإضافة إلى الدورات التدريبية عبر الإنترنت، يمكن أن تكون الكتب والمقالات العلمية مصادر قيمة لتعلم الذكاء الاصطناعي.
تعتبر كتب مثل “الذكاء الاصطناعي: نهج حديث” و “التعلم العميق” من بين الكتب المرجعية في هذا المجال التي تعالج مفاهيم وخوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل شامل.
يمكنك أيضًا استخدام مواقع الويب مثل arXiv و Google Scholar للوصول إلى المقالات العلمية والأبحاث الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن تكون المشاركة في المؤتمرات وورش العمل التدريبية أيضًا فرصة جيدة للتعلم والتواصل مع الخبراء في هذا المجال.
تعتبر مؤتمرات مثل NeurIPS و ICML و ICLR من بين المؤتمرات الأكثر شهرة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تقام سنويًا.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعدك المشاركة في المشاريع مفتوحة المصدر والتعاون مع المتحمسين الآخرين على تقوية مهاراتك في مجال الذكاء الاصطناعي.
تعتبر مواقع الويب مثل GitHub مكانًا جيدًا للعثور على المشاريع مفتوحة المصدر والتعاون مع المطورين الآخرين.

الذكاء الاصطناعي في إيران: الوضع الحالي والآفاق المستقبلية

يتطور الذكاء الاصطناعي أيضًا في إيران، ويعمل الباحثون والشركات الإيرانية على استخدام هذه التكنولوجيا في مختلف المجالات.
في الوقت الحالي، يستخدم الذكاء الاصطناعي في إيران في مجالات مثل الرعاية الصحية والزراعة والصناعة والخدمات.
على سبيل المثال، تقوم الشركات الإيرانية بتطوير أنظمة تشخيص الأمراض وتحسين استخدام المياه في الزراعة وأتمتة العمليات في الصناعة.

ومع ذلك، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي في إيران يواجه أيضًا تحديات.
يعد نقص الموارد المالية والقيود المفروضة على الوصول إلى البيانات ونقص الموظفين المؤهلين من بين هذه التحديات.
للتغلب على هذه التحديات، من الضروري أن تستثمر الحكومة والقطاع الخاص بشكل مشترك المزيد في مجال الذكاء الاصطناعي وتوفير البنية التحتية اللازمة.

على الرغم من هذه التحديات، فإن الآفاق المستقبلية للذكاء الاصطناعي في إيران مشرقة.
مع زيادة الوعي والاهتمام بهذه التقنية، من المتوقع أن نشهد تقدمًا ملحوظًا في مجال الذكاء الاصطناعي في إيران في السنوات القادمة.
يمكن أن يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات وتحسين نوعية الحياة في إيران وتسريع التنمية الاقتصادية والاجتماعية للبلاد.
الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على القدرات المحلية يمكن أن يكون له قول في الساحة العالمية ويساعد في التنمية الاقتصادية لإيران.

الأسئلة الشائعة

السؤال	الإجابة
ما هو تعريف هوش مصنوعی (الذكاء الاصطناعي)؟	هو مجال في علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء آلات ذكية يمكنها التفكير، التعلم، حل المشكلات، واتخاذ القرارات مثل البشر.
اذكر بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.	تشمل السيارات ذاتية القيادة، المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية (مثل نتفليكس وأمازون)، التعرف على الوجه، والتشخيص الطبي.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) والذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟	الذكاء الاصطناعي الضيق متخصص في مهمة واحدة ومحددة، بينما الذكاء الاصطناعي العام يمتلك قدرة فكرية بشرية على أداء أي مهمة معرفية.
ما هو التعلم الآلي (Machine Learning) وعلاقته بالذكاء الاصطناعي؟	التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات تسمح للأنظمة بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)؟	هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري، وتستخدم في التعلم العميق لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط المعقدة.
اذكر بعض التحديات الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.	تشمل قضايا الخصوصية، التحيز في البيانات والخوارزميات، فقدان الوظائف، والمسؤولية في حال وقوع أخطاء أو قرارات غير عادلة.
ما هو معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)؟	هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم، تفسير، وإنشاء اللغة البشرية بطريقة مفيدة وتفاعلية.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على سوق العمل؟	يمكن أن يؤدي إلى أتمتة بعض المهام الروتينية، مما يتطلب إعادة تأهيل العمال وخلق وظائف جديدة في مجالات تصميم، تطوير، وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ما هي الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)؟	هي مجال في الذكاء الاصطناعي يمكن أجهزة الكمبيوتر من “رؤية” وفهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو بنفس الطريقة التي يفعلها البشر، مما يمكنها من التعرف على الأشياء والوجوه.
ما هي أهمية البيانات في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي؟	البيانات هي الوقود الذي يغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في التعلم الآلي. جودة وكمية البيانات تؤثر بشكل كبير على دقة وأداء النماذج وقدرتها على التعلم واتخاذ القرارات الصحيحة.

و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
سئو هوشمند: تعامل کاربران را با کمک استفاده از داده‌های واقعی متحول کنید.
مارکت پلیس هوشمند: راهکاری حرفه‌ای برای بهبود رتبه سئو با تمرکز بر برنامه‌نویسی اختصاصی.
توسعه وبسایت هوشمند: خدمتی اختصاصی برای رشد برندسازی دیجیتال بر پایه طراحی رابط کاربری جذاب.
UI/UX هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای برندسازی دیجیتال توسط هدف‌گذاری دقیق مخاطب.
هویت برند هوشمند: مدیریت کمپین‌ها را با کمک سفارشی‌سازی تجربه کاربر متحول کنید.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

المصادر

الذكاء الاصطناعي؛ التنمية أم التهديد؟
,الذكاء الاصطناعي في أرض حياة البشر؛ اليوم لتغيير اجتماعي
,

دیگر هیچ مقاله‌ای را از دست ندهید

محتوای کاملاً انتخاب شده، مطالعات موردی، به‌روزرسانی‌های بیشتر.

ثبت