هوش مصنوعی چیست تعاریف و مفاهیم پایه

#هوش_مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI به طور کلی به توانایی یک سیستم کامپیوتری برای تقلید از عملکردهای شناختی انسان مانند یادگیری، حل مسئله، تصمیم‌گیری و درک زبان طبیعی اشاره دارد.
به عبارت دیگر، هوش مصنوعی تلاش می‌کند تا ماشین‌ها را قادر سازد تا کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند.
این حوزه شامل طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها و رویکردها است، از جمله یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر.
هدف نهایی هوش مصنوعی، ساخت سیستم‌هایی است که بتوانند به طور مستقل و هوشمندانه عمل کنند.

هوش مصنوعی را می توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) که برای انجام وظایف خاص طراحی شده است، مانند تشخیص چهره یا ترجمه زبان و هوش مصنوعی عمومی (General AI) که توانایی انجام هر کاری را دارد که یک انسان می تواند انجام دهد.
بیشتر سیستم های هوش مصنوعی فعلی از نوع هوش مصنوعی محدود هستند.

برای درک بهتر هوش مصنوعی، باید با مفاهیم پایه ای مانند الگوریتم ها، داده ها و مدل های یادگیری آشنا شویم.
الگوریتم ها مجموعه ای از دستورالعمل ها هستند که به کامپیوتر می گویند چگونه یک کار را انجام دهد.
داده ها اطلاعاتی هستند که الگوریتم ها برای یادگیری و بهبود عملکرد خود از آنها استفاده می کنند.
مدل های یادگیری الگوهای ریاضی هستند که از داده ها برای پیش بینی یا تصمیم گیری استفاده می کنند.

تحقیقات نشان می‌دهد ۸۰٪ مشتریان به شرکت‌هایی که سایت حرفه‌ای دارند بیشتر اعتماد می‌کنند. آیا سایت فعلی شما این اعتماد را جلب می‌کند؟
با خدمات طراحی سایت شرکتی رساوب، مشکل عدم اعتماد مشتریان و تصویر ضعیف آنلاین را برای همیشه حل کنید!
✅ ایجاد تصویر حرفه‌ای و افزایش اعتماد مشتریان
✅ جذب سرنخ‌های فروش بیشتر و رشد کسب‌وکار
⚡ دریافت مشاوره رایگان

انواع هوش مصنوعی رویکردها و کاربردها

هوش مصنوعی انواع مختلفی دارد که هر کدام رویکردها و کاربردهای خاص خود را دارند.
یکی از دسته بندی های رایج، تقسیم هوش مصنوعی به سه نوع اصلی است:

1. هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) این نوع هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص طراحی شده است و در انجام آن وظیفه بسیار خوب عمل می کند.
   مثال هایی از هوش مصنوعی محدود عبارتند از: سیستم های تشخیص چهره، موتورهای جستجو و سیستم های توصیه گر.
2. هوش مصنوعی عمومی (General AI) این نوع هوش مصنوعی توانایی انجام هر کاری را دارد که یک انسان می تواند انجام دهد.
   هوش مصنوعی عمومی هنوز در مراحل توسعه است و هنوز به طور کامل محقق نشده است.
3. هوش مصنوعی فوق العاده (Super AI) این نوع هوش مصنوعی از هوش انسان پیشی می گیرد و می تواند مشکلاتی را حل کند که انسان قادر به حل آنها نیست.
   هوش مصنوعی فوق العاده هنوز یک مفهوم نظری است و وجود خارجی ندارد.

هوش مصنوعی در صنایع مختلف کاربردهای گسترده ای دارد.
در بهداشت و درمان، هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری ها، توسعه داروها و ارائه مراقبت های شخصی استفاده می شود.
در صنعت مالی، هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب، مدیریت ریسک و ارائه خدمات مشتری استفاده می شود.
در صنعت حمل و نقل، هوش مصنوعی برای توسعه خودروهای خودران و بهینه سازی مسیرها استفاده می شود.

یادگیری ماشین (Machine Learning) ستون فقرات هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهمترین زیرمجموعه های هوش مصنوعی است که به ماشین ها اجازه می دهد بدون برنامه ریزی صریح، از داده ها یاد بگیرند.
به عبارت دیگر، یادگیری ماشین به کامپیوترها این امکان را می دهد که با تجزیه و تحلیل داده ها الگوها را شناسایی کرده و بر اساس آن پیش بینی یا تصمیم گیری کنند.

یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می شود:

1. یادگیری با نظارت (Supervised Learning) در این نوع یادگیری، به ماشین داده های برچسب دار (Labeled Data) داده می شود و ماشین یاد می گیرد که بین داده ها و برچسب ها ارتباط برقرار کند.
   مثال هایی از یادگیری با نظارت عبارتند از: تشخیص تصویر و پیش بینی قیمت سهام.
2. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در این نوع یادگیری، به ماشین داده های بدون برچسب داده می شود و ماشین یاد می گیرد که الگوها را در داده ها شناسایی کند.
   مثال هایی از یادگیری بدون نظارت عبارتند از: خوشه بندی مشتریان و کاهش ابعاد داده ها.
3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در این نوع یادگیری، ماشین با تعامل با محیط خود یاد می گیرد.
   ماشین با انجام اقدامات مختلف و دریافت پاداش یا جریمه، یاد می گیرد که کدام اقدامات منجر به پاداش بیشتر می شوند.
   مثال هایی از یادگیری تقویتی عبارتند از: بازی کردن و کنترل ربات ها.

یادگیری ماشین نقش بسیار مهمی در توسعه سیستم های هوش مصنوعی ایفا می کند.
الگوریتم های یادگیری ماشین به ماشین ها این امکان را می دهند که با تجزیه و تحلیل داده ها الگوها را شناسایی کرده و بر اساس آن پیش بینی یا تصمیم گیری کنند.

انواع یادگیری ماشین

نوع یادگیری	شرح	مثال
یادگیری با نظارت	یادگیری از داده های برچسب دار	تشخیص تصویر
یادگیری بدون نظارت	یادگیری از داده های بدون برچسب	خوشه بندی مشتریان
یادگیری تقویتی	یادگیری از طریق تعامل با محیط	بازی کردن

شبکه‌های عصبی (Neural Networks) الهام گرفته از مغز انسان

شبکه‌های عصبی (Neural Networks) مدل‌های محاسباتی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند.
یک شبکه عصبی از تعداد زیادی گره (نورون) تشکیل شده است که به هم متصل هستند.
هر اتصال بین نورون ها دارای یک وزن است که نشان دهنده قدرت اتصال است.
نورون ها ورودی ها را دریافت می کنند، آنها را پردازش می کنند و یک خروجی تولید می کنند.
خروجی یک نورون به عنوان ورودی برای نورون های دیگر استفاده می شود.

شبکه‌های عصبی برای حل مسائل مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش بینی سری های زمانی استفاده می شوند.
شبکه‌های عصبی به ویژه در مواردی که داده ها پیچیده و غیرخطی هستند، عملکرد خوبی دارند.

شبکه‌های عصبی انواع مختلفی دارند، از جمله شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks).
هر نوع شبکه عصبی برای حل مسائل خاصی مناسب است.

شبکه‌های عصبی یکی از قدرتمندترین ابزارهای هوش مصنوعی هستند.
این شبکه‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده را در داده ها یاد بگیرند و بر اساس آن پیش بینی یا تصمیم گیری کنند.
TensorFlow یکی از کتابخانه های محبوب برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی است.

از نرخ تبدیل پایین سایت فروشگاهی‌تان ناامید شده‌اید؟ رساوب، سایت فروشگاهی شما را به ابزاری قدرتمند برای جذب و تبدیل مشتری تبدیل می‌کند!

✅ افزایش چشمگیر نرخ تبدیل بازدیدکننده به خریدار
✅ تجربه کاربری بی‌نظیر برای افزایش رضایت و وفاداری مشتریان

⚡ دریافت مشاوره رایگان از رساوب!

پردازش زبان طبیعی (NLP) درک و تولید زبان توسط ماشین

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا NLP شاخه ای از هوش مصنوعی است که به ماشین ها این امکان را می دهد که زبان انسان را درک و تولید کنند.
NLP شامل طیف گسترده‌ای از وظایف است، از جمله ترجمه زبان، خلاصه سازی متن، تحلیل احساسات و پاسخ به سوالات.

NLP از تکنیک های مختلفی مانند یادگیری ماشین، آمار و زبانشناسی برای پردازش زبان انسان استفاده می کند.
الگوریتم های NLP می توانند ساختار و معنای زبان را تحلیل کنند و بر اساس آن وظایف مختلف را انجام دهند.

NLP در صنایع مختلف کاربردهای گسترده ای دارد.
در خدمات مشتری، NLP برای پاسخ به سوالات مشتریان، ارائه پشتیبانی و حل مشکلات استفاده می شود.
در بازاریابی، NLP برای تحلیل احساسات مشتریان، شناسایی روندهای بازار و ارائه تبلیغات هدفمند استفاده می شود.
در بهداشت و درمان، NLP برای استخراج اطلاعات از سوابق پزشکی و ارائه تشخیص و درمان استفاده می شود.

ابزارهای متن باز مانند spaCy و NLTK به توسعه دهندگان کمک می کنند تا به سادگی برنامه های کاربردی NLP ایجاد کنند.

بینایی ماشین (Computer Vision) دیدن و تفسیر تصاویر توسط کامپیوتر

بینایی ماشین (Computer Vision) شاخه ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها این امکان را می دهد که تصاویر را ببینند و تفسیر کنند.
بینایی ماشین شامل طیف گسترده‌ای از وظایف است، از جمله تشخیص شیء، تشخیص چهره، تشخیص حرکت و بازسازی سه بعدی.

بینایی ماشین از تکنیک های مختلفی مانند یادگیری ماشین، آمار و هندسه برای پردازش تصاویر استفاده می کند.
الگوریتم های بینایی ماشین می توانند الگوها را در تصاویر شناسایی کنند و بر اساس آن وظایف مختلف را انجام دهند.

بینایی ماشین در صنایع مختلف کاربردهای گسترده ای دارد.
در صنعت خودرو، بینایی ماشین برای توسعه خودروهای خودران و سیستم های کمک راننده استفاده می شود.
در صنعت تولید، بینایی ماشین برای بازرسی کیفیت محصولات و اتوماسیون فرایندها استفاده می شود.
در بهداشت و درمان، بینایی ماشین برای تشخیص بیماری ها و کمک به جراحی استفاده می شود.

با پیشرفت هوش مصنوعی و توسعه الگوریتم های یادگیری عمیق، دقت و کارایی سیستم های بینایی ماشین به طور چشمگیری افزایش یافته است.

کاربردهای عملی هوش مصنوعی در زندگی روزمره

هوش مصنوعی دیگر یک مفهوم انتزاعی نیست و در حال حاضر در بسیاری از جنبه های زندگی روزمره ما حضور دارد.
از سیستم های توصیه گر آنلاین گرفته تا خودروهای خودران، هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در حال تغییر نحوه زندگی و کار ما است.

برخی از کاربردهای عملی هوش مصنوعی در زندگی روزمره عبارتند از:

• سیستم های توصیه گر سیستم های توصیه گر از هوش مصنوعی برای پیشنهاد محصولات، فیلم ها و موسیقی به کاربران استفاده می کنند.
  این سیستم ها با تجزیه و تحلیل داده های مربوط به سلیقه و رفتار کاربران، می توانند پیشنهادهای شخصی سازی شده ارائه دهند.
• دستیارهای صوتی دستیارهای صوتی مانند Google Assistant و Siri از هوش مصنوعی برای درک و پاسخ به دستورات صوتی کاربران استفاده می کنند.
  این دستیارها می توانند کارهای مختلفی مانند تنظیم یادآورها، پخش موسیقی و ارسال پیام را انجام دهند.
• خودروهای خودران خودروهای خودران از هوش مصنوعی برای رانندگی بدون نیاز به دخالت انسان استفاده می کنند.
  این خودروها با استفاده از سنسورها و دوربین ها محیط اطراف خود را درک می کنند و با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی تصمیم گیری می کنند.
• تشخیص تقلب سیستم های تشخیص تقلب از هوش مصنوعی برای شناسایی تراکنش های مشکوک و جلوگیری از تقلب استفاده می کنند.
  این سیستم ها با تجزیه و تحلیل داده های مربوط به تراکنش ها، می توانند الگوهای غیرعادی را شناسایی کنند.

نمونه‌هایی از کاربردهای هوش مصنوعی

حوزه	کاربرد
تجارت الکترونیک	سیستم‌های توصیه‌گر محصولات
دستیارهای شخصی	پاسخ به سوالات و اجرای دستورات صوتی
حمل و نقل	خودروهای خودران
مالی	تشخیص تقلب

مزایا و معایب هوش مصنوعی تحلیل جامع

هوش مصنوعی مزایا و معایب زیادی دارد.
از یک طرف، هوش مصنوعی می تواند به بهبود کارایی، کاهش هزینه ها و حل مشکلات پیچیده کمک کند.
از طرف دیگر، هوش مصنوعی می تواند منجر به از دست دادن شغل، افزایش نابرابری و ایجاد مسائل اخلاقی جدید شود.

مزایای هوش مصنوعی

• افزایش کارایی هوش مصنوعی می تواند فرایندها را خودکار کند و وظایف را سریعتر و دقیق تر انجام دهد.
• کاهش هزینه ها هوش مصنوعی می تواند هزینه های نیروی کار و عملیات را کاهش دهد.
• حل مشکلات پیچیده هوش مصنوعی می تواند مسائل پیچیده ای را حل کند که برای انسان دشوار یا غیرممکن است.
• بهبود تصمیم گیری هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل داده ها به انسان در تصمیم گیری بهتر کمک کند.

معایب هوش مصنوعی

• از دست دادن شغل هوش مصنوعی می تواند منجر به از دست دادن شغل در برخی صنایع شود.
• افزایش نابرابری هوش مصنوعی می تواند نابرابری اقتصادی را افزایش دهد، زیرا ثروت و قدرت را در دست تعداد کمی از افراد متمرکز می کند.
• مسائل اخلاقی هوش مصنوعی می تواند مسائل اخلاقی جدیدی را ایجاد کند، مانند مسئولیت پذیری در قبال تصمیمات گرفته شده توسط سیستم های هوش مصنوعی.

برای به حداکثر رساندن مزایا و به حداقل رساندن معایب هوش مصنوعی، باید به طور مسئولانه و اخلاقی از آن استفاده کنیم.
لازم است سیاست ها و مقرراتی را ایجاد کنیم که از حقوق و منافع انسان ها در برابر خطرات احتمالی هوش مصنوعی محافظت کند.

آیا می‌دانید ۸۵٪ مشتریان قبل از هرگونه تعامل، وب‌سایت شرکت شما را بررسی می‌کنند؟
با رساوب، وب‌سایت شرکتی که شایسته اعتبار شماست را بسازید.
✅ افزایش اعتبار و اعتماد مشتریان
✅ جذب سرنخ‌های باکیفیت
⚡ دریافت مشاوره رایگان طراحی وب‌سایت

آینده هوش مصنوعی فرصت‌ها و چالش‌ها

آینده هوش مصنوعی روشن و پر از فرصت است.
با پیشرفت فناوری، هوش مصنوعی قادر خواهد بود کارهای بیشتری را انجام دهد و زندگی ما را به طرق مختلف بهبود بخشد.
با این حال، آینده هوش مصنوعی چالش هایی را نیز به همراه دارد.
لازم است برای این چالش ها آماده شویم و سیاست ها و مقرراتی را ایجاد کنیم که از حقوق و منافع انسان ها در برابر خطرات احتمالی هوش مصنوعی محافظت کند.

برخی از فرصت های آینده هوش مصنوعی عبارتند از:

• بهبود بهداشت و درمان هوش مصنوعی می تواند به تشخیص بیماری ها، توسعه داروها و ارائه مراقبت های شخصی کمک کند.
• افزایش بهره وری هوش مصنوعی می تواند فرایندها را خودکار کند و وظایف را سریعتر و دقیق تر انجام دهد.
• ایجاد مشاغل جدید هوش مصنوعی می تواند مشاغل جدیدی را در زمینه توسعه، استقرار و نگهداری سیستم های هوش مصنوعی ایجاد کند.
• حل مشکلات جهانی هوش مصنوعی می تواند به حل مشکلات جهانی مانند تغییرات آب و هوا، فقر و گرسنگی کمک کند.

برخی از چالش های آینده هوش مصنوعی عبارتند از:

• از دست دادن شغل هوش مصنوعی می تواند منجر به از دست دادن شغل در برخی صنایع شود.
• افزایش نابرابری هوش مصنوعی می تواند نابرابری اقتصادی را افزایش دهد، زیرا ثروت و قدرت را در دست تعداد کمی از افراد متمرکز می کند.
• مسائل اخلاقی هوش مصنوعی می تواند مسائل اخلاقی جدیدی را ایجاد کند، مانند مسئولیت پذیری در قبال تصمیمات گرفته شده توسط سیستم های هوش مصنوعی.

برای به حداکثر رساندن فرصت ها و به حداقل رساندن چالش های هوش مصنوعی، باید به طور مسئولانه و اخلاقی از آن استفاده کنیم.

چگونه هوش مصنوعی را یاد بگیریم مسیرهای آموزشی و منابع

یادگیری هوش مصنوعی می تواند یک سفر هیجان انگیز و پر ارزش باشد.
با توجه به تقاضای رو به رشد برای متخصصان هوش مصنوعی، یادگیری این مهارت می تواند فرصت های شغلی بسیار خوبی را فراهم کند.
خوشبختانه، منابع آموزشی متنوعی برای یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله دوره های آنلاین، کتاب ها، آموزش ها و جوامع آنلاین.

برخی از مسیرهای آموزشی و منابع یادگیری هوش مصنوعی عبارتند از:

• دوره های آنلاین وب سایت هایی مانند Coursera، edX و Udacity دوره های آنلاین متعددی در زمینه هوش مصنوعی ارائه می دهند.
  این دوره ها معمولاً توسط اساتید دانشگاه ها و متخصصان صنعت تدریس می شوند.
• کتاب ها کتاب های زیادی در زمینه هوش مصنوعی وجود دارد که مفاهیم پایه و پیشرفته را پوشش می دهند.
  برخی از کتاب های محبوب در این زمینه عبارتند از “Artificial Intelligence A Modern Approach” و “Deep Learning”.
• آموزش ها آموزش های آنلاین متعددی در زمینه هوش مصنوعی وجود دارد که به شما کمک می کنند تا مهارت های عملی را در زمینه هوش مصنوعی کسب کنید.
  وب سایت هایی مانند YouTube و Medium آموزش های رایگان زیادی را در این زمینه ارائه می دهند.
• جوامع آنلاین جوامع آنلاین مانند Stack Overflow و Reddit مکان های خوبی برای پرسیدن سوالات، به اشتراک گذاری دانش و یادگیری از دیگران هستند.

برای شروع یادگیری هوش مصنوعی، توصیه می شود ابتدا با مفاهیم پایه مانند ریاضیات، آمار و برنامه نویسی آشنا شوید.
سپس می توانید شروع به یادگیری الگوریتم های یادگیری ماشین و تکنیک های هوش مصنوعی کنید.
با تمرین و تکرار، می توانید مهارت های خود را در زمینه هوش مصنوعی بهبود بخشید.

سوالات متداول

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
مارکت پلیس هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال رشد آنلاین از طریق تحلیل هوشمند داده‌ها هستند.
دیجیتال برندینگ هوشمند: راه‌حلی سریع و کارآمد برای افزایش بازدید سایت با تمرکز بر طراحی رابط کاربری جذاب.
دیجیتال برندینگ هوشمند: طراحی شده برای کسب‌وکارهایی که به دنبال تعامل کاربران از طریق طراحی رابط کاربری جذاب هستند.
گوگل ادز هوشمند: راهکاری حرفه‌ای برای جذب مشتری با تمرکز بر هدف‌گذاری دقیق مخاطب.
گوگل ادز هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای افزایش فروش با استفاده از تحلیل هوشمند داده‌ها.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

منابع

کاربردهای هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کنند؟
,هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کند؟ رایج ترین استفاده از هوش مصنوعی برای کسب و کار در سال 2023
,هوش مصنوعی چیست، کاربرد ها و انواع آن
,هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟

📍 تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6

✉️ info@idiads.com

📱 09124438174

📱 09390858526

📞 02126406207