هوش مصنوعی چیست؟ تعریف، تاریخچه و مفاهیم کلیدی
هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به ساخت ماشین‌ها و سیستم‌های هوشمند می‌پردازد.
این سیستم‌ها قادرند وظایفی را انجام دهند که معمولاً نیازمند هوش انسانی هستند، مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله و درک زبان.
#هوش_مصنوعی در واقع تلاش برای شبیه‌سازی فرآیندهای تفکر انسان در ماشین‌ها است.
تاریخچه هوش مصنوعی به دهه 1950 بازمی‌گردد، زمانی که دانشمندانی مانند آلن تورینگ و جان مک‌کارتی به بررسی امکان ساخت ماشین‌های متفکر پرداختند.
مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین است.
این مفاهیم به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را تشخیص دهند، زبان را درک کنند و تصاویر را پردازش نمایند.
از ابتدای پیدایش هوش مصنوعی، محققان به دنبال ایجاد سیستم‌هایی بودند که بتوانند مانند انسان‌ها فکر کنند و عمل کنند.
این تلاش‌ها منجر به توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده‌ای شده است که قادر به انجام وظایف گوناگون هستند.
هوش مصنوعی امروزه در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی، مهندسی، بازاریابی و غیره کاربرد دارد و به بهبود کارایی و دقت در این زمینه‌ها کمک می‌کند.
آیا وبسایت شرکت شما آنطور که شایسته برند شماست عمل می‌کند؟ در دنیای رقابتی امروز، وبسایت شما مهمترین ابزار آنلاین شماست. رساوب، متخصص طراحی وبسایت‌های شرکتی حرفه‌ای، به شما کمک می‌کند تا:
✅ اعتبار و اعتماد مشتریان را جلب کنید
✅ بازدیدکنندگان وبسایت را به مشتری تبدیل کنید
⚡ برای دریافت مشاوره رایگان بگیرید!
انواع هوش مصنوعی رویکردها و دسته بندی ها
هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس قابلیت‌ها و رویکردهای مختلف دسته‌بندی کرد.
بر اساس قابلیت‌ها، دو نوع اصلی هوش مصنوعی وجود دارد: هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI) و هوش مصنوعی قوی (General AI).
هوش مصنوعی ضعیف برای انجام وظایف خاصی طراحی شده است و در همان زمینه تخصص دارد، مانند سیستم‌های تشخیص چهره یا دستیارهای صوتی.
در مقابل، هوش مصنوعی قوی به دنبال ایجاد سیستم‌هایی است که قادر به انجام هر وظیفه‌ای هستند که انسان می‌تواند انجام دهد.
این نوع هوش مصنوعی هنوز در مراحل تحقیقاتی قرار دارد.
بر اساس رویکردها، می‌توان به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، سیستم‌های خبره و رباتیک اشاره کرد.
یادگیری ماشین به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند بدون اینکه به طور صریح برنامه‌ریزی شده باشند.
یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند.
سیستم‌های خبره از دانش تخصصی برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌کنند.
رباتیک نیز به طراحی و ساخت ربات‌هایی می‌پردازد که قادر به انجام وظایف فیزیکی هستند.
هر یک از این رویکردها مزایا و معایب خاص خود را دارند و بسته به نیازهای پروژه، می‌توان از آن‌ها استفاده کرد.
توسعه هوش مصنوعی در حال حاضر بیشتر بر روی هوش مصنوعی ضعیف متمرکز است، اما تحقیقات برای دستیابی به هوش مصنوعی قوی نیز ادامه دارد.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ارکان اصلی هوش مصنوعی
یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) دو مفهوم اساسی در هوش مصنوعی هستند.
یادگیری ماشین به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از داده‌ها، الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.
این فرآیند بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح انجام می‌شود، به این معنی که سیستم می‌تواند با مشاهده داده‌ها به طور خودکار بهبود یابد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین متنوع هستند و هر کدام برای نوع خاصی از مسائل مناسب‌اند، از جمله رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی.
یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند.
این شبکه‌ها از لایه‌های متعددی تشکیل شده‌اند که به سیستم اجازه می‌دهند الگوهای پیچیده‌تری را شناسایی کنند.
یادگیری عمیق در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص صدا بسیار موفق عمل کرده است.
برای مثال، سیستم‌های تشخیص چهره و ترجمه ماشینی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.
هر دو روش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نقش حیاتی در توسعه سیستم‌های هوشمند ایفا می‌کنند و به آن‌ها امکان می‌دهند تا با دقت و کارایی بالاتری عمل کنند.
جدول 1: مقایسه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
| ویژگی | یادگیری ماشین | یادگیری عمیق |
|---|---|---|
| نیاز به داده | کمتر | بیشتر |
| پیچیدگی | کمتر | بیشتر |
| نیاز به سخت‌افزار | کمتر | بیشتر |
| کاربردها | گسترده | تخصصی |
کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف
هوش مصنوعی در حال حاضر در صنایع مختلفی کاربرد دارد و به بهبود عملکرد و کارایی آن‌ها کمک می‌کند.
در حوزه پزشکی، هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌ها، توسعه داروها و ارائه مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌سازی شده استفاده می‌شود.
سیستم‌های تشخیص تصویر می‌توانند تصاویر پزشکی را تحلیل کرده و نشانه‌های بیماری را شناسایی کنند.
در صنعت خودروسازی، هوش مصنوعی در توسعه خودروهای خودران نقش مهمی دارد.
این خودروها از حسگرها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای درک محیط اطراف و رانندگی ایمن استفاده می‌کنند.
در حوزه مالی، هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب، مدیریت ریسک و ارائه خدمات مالی شخصی‌سازی شده به کار می‌رود.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای مشکوک را در تراکنش‌های مالی شناسایی کرده و از وقوع تقلب جلوگیری کنند.
در صنعت خرده‌فروشی، هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری، مدیریت موجودی و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده استفاده می‌شود.
سیستم‌های توصیه محصول می‌توانند بر اساس سابقه خرید مشتریان، محصولات مناسب را پیشنهاد دهند.
این تنها چند نمونه از کاربردهای گسترده هوش مصنوعی در صنایع مختلف است و انتظار می‌رود که در آینده، نقش هوش مصنوعی در این صنایع بیشتر شود.
رویای فروشگاه آنلاین پررونق رو دارید ولی نمی‌دونید از کجا شروع کنید؟
رساوب راهکار جامع طراحی سایت فروشگاهی شماست.
✅ طراحی جذاب و کاربرپسند
✅ افزایش فروش و درآمد⚡ دریافت مشاوره رایگان
مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی
استفاده از هوش مصنوعی دارای مزایا و معایب متعددی است که باید در نظر گرفته شوند.
از جمله مزایای اصلی هوش مصنوعی می‌توان به افزایش کارایی، کاهش خطاها و بهبود تصمیم‌گیری اشاره کرد.
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف تکراری و خسته‌کننده را به طور خودکار انجام دهند، که این امر منجر به افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها می‌شود.
همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را با دقت بیشتری تحلیل کرده و تصمیمات بهتری اتخاذ کند.
اما استفاده از هوش مصنوعی معایبی نیز دارد.
یکی از معایب اصلی، هزینه بالای توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی است.
این سیستم‌ها نیازمند داده‌های بزرگ، سخت‌افزار قدرتمند و تخصص فنی هستند.
همچنین، نگرانی‌هایی در مورد از دست دادن شغل‌ها به دلیل جایگزینی نیروی انسانی با سیستم‌های هوش مصنوعی وجود دارد.
مسائل اخلاقی نیز از جمله چالش‌های مهم در استفاده از هوش مصنوعی هستند، مانند حفظ حریم خصوصی و جلوگیری از تبعیض.
برای بهره‌برداری موفق از هوش مصنوعی، باید به این مزایا و معایب توجه کرده و استراتژی‌های مناسبی را اتخاذ کرد.
چالش های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
توسعه و استفاده از هوش مصنوعی چالش‌های اخلاقی و اجتماعی قابل توجهی را به همراه دارد.
یکی از مهمترین این چالش‌ها، مسئله حریم خصوصی است.
سیستم‌های هوش مصنوعی برای عملکرد موثر نیاز به جمع‌آوری و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها دارند، که این امر می‌تواند منجر به نقض حریم خصوصی افراد شود.
چالش دیگر، مسئله تبعیض است.
اگر داده‌هایی که برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، دارای تبعیض باشند، این تبعیض در تصمیمات سیستم‌ها نیز منعکس می‌شود.
این موضوع می‌تواند منجر به نابرابری‌های اجتماعی شود.
مسئله مسئولیت‌پذیری نیز از جمله چالش‌های مهم است.
در صورتی که یک سیستم هوش مصنوعی تصمیمی نادرست بگیرد که منجر به خسارت شود، تعیین مسئولیت دشوار است.
آیا باید توسعه‌دهنده سیستم، کاربر یا خود سیستم مسئول شناخته شود؟ این سوالات نیازمند بررسی دقیق و تدوین قوانین و مقررات مناسب هستند.
علاوه بر این، نگرانی‌هایی در مورد تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار و از دست دادن شغل‌ها وجود دارد.
برای مواجهه با این چالش‌ها، نیاز به همکاری بین دولت‌ها، شرکت‌ها و محققان است تا از توسعه و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی اطمینان حاصل شود.
آینده هوش مصنوعی روندهای کلیدی و پیش بینی ها
آینده #هوش_مصنوعی بسیار روشن و پر از فرصت‌های جدید است.
انتظار می‌رود که در سال‌های آینده، هوش مصنوعی نقش پررنگ‌تری در زندگی روزمره و صنایع مختلف ایفا کند.
یکی از روندهای کلیدی، توسعه هوش مصنوعی قوی (AGI) است که می‌تواند وظایفی را انجام دهد که در حال حاضر تنها انسان‌ها قادر به انجام آن هستند.
پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حال وقوع است که به سیستم‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا با دقت و کارایی بیشتری عمل کنند.
پیش‌بینی می‌شود که در آینده، هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، آموزش، حمل و نقل و انرژی تحولات بزرگی ایجاد کند.
با این حال، برای دستیابی به این آینده روشن، باید به چالش‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی توجه کرده و راهکارهای مناسبی را برای آن‌ها پیدا کرد.
توسعه و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها و پیشرفت جوامع کمک کند.
همچنین، نیاز به سرمایه‌گذاری در آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی وجود دارد تا نیروی کار بتواند با تغییرات ناشی از این فناوری سازگار شود.
جدول 2: پیش بینی های کلیدی هوش مصنوعی
| سال | پیش بینی |
|---|---|
| 2025 | هوش مصنوعی به طور گسترده در صنایع مختلف استفاده می شود. |
| 2030 | خودروهای خودران به یک واقعیت روزمره تبدیل می شوند. |
| 2035 | هوش مصنوعی قوی (AGI) به سطح قابل قبولی می رسد. |
| 2040 | هوش مصنوعی نقش کلیدی در تصمیم گیری های بزرگ ایفا می کند. |
آموزش و یادگیری هوش مصنوعی منابع و مسیرها
برای ورود به حوزه هوش مصنوعی، نیاز به آموزش و یادگیری مستمر دارید.
خوشبختانه، منابع و مسیرهای آموزشی متعددی برای یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد.
می‌توانید از دوره‌های آنلاین، کتاب‌ها، مقالات و کنفرانس‌ها برای کسب دانش و مهارت‌های لازم استفاده کنید.
دوره‌های آنلاین ارائه شده توسط دانشگاه‌ها و موسسات معتبر مانند Coursera، edX و Udacity می‌توانند یک نقطه شروع عالی باشند.
این دوره‌ها معمولاً مباحثی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین را پوشش می‌دهند.
کتاب‌ها و مقالات علمی نیز منابع ارزشمندی برای یادگیری عمیق‌تر هستند.
می‌توانید از کتاب‌های مرجع و مقالات منتشر شده در کنفرانس‌های معتبر برای درک مفاهیم پیشرفته استفاده کنید.
همچنین، شرکت در کنفرانس‌ها و کارگاه‌های آموزشی می‌تواند به شما کمک کند تا با آخرین پیشرفت‌ها و روندهای هوش مصنوعی آشنا شوید و با متخصصان این حوزه در ارتباط باشید.
برای موفقیت در این حوزه، علاوه بر دانش نظری، نیاز به تمرین و تجربه عملی نیز دارید.
می‌توانید با انجام پروژه‌های کوچک و شرکت در رقابت‌های داده‌کاوی، مهارت‌های عملی خود را تقویت کنید.
هنوز وبسایت شرکتی ندارید و فرصت‌های آنلاین را از دست می‌دهید؟ با طراحی سایت شرکتی حرفه‌ای توسط رساوب،
✅ اعتبار کسب‌وکار خود را دوچندان کنید
✅ مشتریان جدیدی را جذب کنید
⚡ مشاوره رایگان برای وبسایت شرکتی شما!
تأثیر هوش مصنوعی بر آینده مشاغل
هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی بر آینده مشاغل خواهد داشت.
برخی از مشاغل به طور کامل خودکار خواهند شد، در حالی که مشاغل دیگر نیاز به مهارت‌های جدیدی خواهند داشت.
مشاغلی که شامل وظایف تکراری و روتین هستند، بیشتر در معرض خطر خودکار شدن قرار دارند.
به عنوان مثال، مشاغلی مانند ورود داده، پردازش اسناد و خدمات مشتریان تلفنی ممکن است به طور کامل توسط سیستم‌های هوش مصنوعی انجام شوند.
از سوی دیگر، مشاغلی که نیاز به خلاقیت، تفکر انتقادی و مهارت‌های اجتماعی دارند، کمتر در معرض خطر هستند.
به عنوان مثال، مشاغلی مانند مدیران، مهندسان، طراحان و متخصصان بهداشت و درمان همچنان نیاز به مهارت‌های انسانی خواهند داشت.
با این حال، حتی این مشاغل نیز تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار خواهند گرفت.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها، به مهندسان در طراحی سازه‌ها و به طراحان در ایجاد طرح‌های خلاقانه کمک کند.
برای موفقیت در آینده بازار کار، نیاز به توسعه مهارت‌های جدیدی دارید که مکمل هوش مصنوعی باشند.
این مهارت‌ها شامل تفکر انتقادی، حل مسئله، خلاقیت، مهارت‌های ارتباطی و مهارت‌های رهبری است.
همچنین، نیاز به یادگیری مداوم و سازگاری با تغییرات سریع فناوری دارید.
جمع بندی نکات کلیدی و چشم انداز پیش رو در هوش مصنوعی
در این مقاله، به بررسی جامع هوش مصنوعی پرداختیم و مفاهیم کلیدی، انواع، کاربردها، مزایا و معایب، چالش‌های اخلاقی و اجتماعی، آینده و مسیرهای آموزشی آن را مورد بررسی قرار دادیم.
#هوش_مصنوعی یک فناوری قدرتمند است که می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر زندگی روزمره و صنایع مختلف داشته باشد.
با این حال، برای بهره‌برداری موفق از هوش مصنوعی، باید به چالش‌های اخلاقی و اجتماعی آن توجه کرده و راهکارهای مناسبی را برای آن‌ها پیدا کرد.
آینده هوش مصنوعی روشن و پر از فرصت‌های جدید است.
پیش‌بینی می‌شود که در سال‌های آینده، هوش مصنوعی نقش پررنگ‌تری در زندگی ما ایفا کند و تحولات بزرگی را در زمینه‌های مختلف ایجاد کند.
برای آمادگی برای این آینده، نیاز به آموزش و یادگیری مستمر دارید و باید مهارت‌های جدیدی را توسعه دهید که مکمل هوش مصنوعی باشند.
با توسعه و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی، می‌توانیم به بهبود کیفیت زندگی انسان‌ها و پیشرفت جوامع کمک کنیم.
هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) به سرعت در حال پیشرفت است و این مقاله به عنوان یک راهنمای جامع می‌تواند به شما کمک کند تا درک بهتری از این فناوری داشته باشید و از فرصت‌های آن بهره‌مند شوید.
توسعه هوش مصنوعی نیازمند تلاش و همکاری متخصصان مختلف است تا اطمینان حاصل شود که این فناوری در راستای منافع بشر به کار گرفته می‌شود.
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
اتوماسیون فروش هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای افزایش فروش با استفاده از طراحی رابط کاربری جذاب.
هویت برند هوشمند: ابزاری مؤثر جهت تعامل کاربران به کمک تحلیل هوشمند داده‌ها.
هویت برند هوشمند: افزایش نرخ کلیک را با کمک تحلیل هوشمند داده‌ها متحول کنید.
رپورتاژ هوشمند: ترکیبی از خلاقیت و تکنولوژی برای افزایش نرخ کلیک توسط استفاده از داده‌های واقعی.
تبلیغات دیجیتال هوشمند: ابزاری مؤثر جهت مدیریت کمپین‌ها به کمک بهینه‌سازی صفحات کلیدی.
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی
منابع
هوش مصنوعی به زبان ساده – قسمت اول
,مقالات هوش مصنوعی فرادرس
,هوش مصنوعی چیست؟ – IBM
,هوش مصنوعی چیست؟ – مکتب خونه
? آیا آماده‌اید کسب‌وکار خود را در دنیای دیجیتال متحول کنید؟ رساوب آفرین با تخصص در طراحی سایت امن و خدمات جامع دیجیتال مارکتینگ، شریک قابل اعتماد شما برای رسیدن به قله‌های موفقیت است.
📍 تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6
