💡 هوش مصنوعی شخصی شما گامی به سوی آینده

خب، چی میشه اگه بتونید یه دستیار هوش مصنوعی مخصوص خودتون داشته باشید؟
یه چیزی که فقط به شما گوش کنه و کاراتونو راه بندازه؟
اصلا ساخت ایجنت هوش مصنوعی اونقدرام که فکر می‌کنید سخت نیست. توی این راهنما، قدم به قدم با هم پیش میریم تا خودتون یکی از اینا رو بسازید. اینجوری دیگه نیازی نیست به ربات‌های آماده بسنده کنید و میتونید یه چیز واقعا شخصی‌سازی شده داشته باشید.

اول از همه، باید بدونیم دقیقا ایجنت هوش مصنوعی چیه و چه فرقی با بقیه چیزایی که تا حالا دیدیم داره. بعدش میریم سراغ ابزارها و نرم‌افزارهایی که به کارمون میان. نگران نباشید، لازم نیست برنامه نویس حرفه‌ای باشید، فقط کافیه یه کم حوصله به خرج بدید و طبق دستورالعمل‌ها پیش برید. قول میدم آخرش یه چیز باحال از آب در بیاد!

توی این مسیر، با مفاهیم کلیدی مثل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های عصبی هم آشنا میشیم. البته نه به صورت خیلی تخصصی، فقط در حدی که بدونیم داریم چیکار میکنیم. هدف اینه که یه درک کلی از این تکنولوژی‌ها پیدا کنیم و بتونیم ازشون به نفع خودمون استفاده کنیم. پس کمربندها رو ببندید، چون قراره وارد یه دنیای جدید و هیجان‌انگیز بشیم!

راستی، یادتون نره که رساوب آفرین هم توی این مسیر کنار شماست. اگه سوالی داشتید یا به مشکلی برخوردید، میتونید از ما کمک بگیرید. ما اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم که بهترین نتیجه رو بگیرید. پس معطل نکنید و شروع کنید!

🧰 جعبه ابزار شما برای ساخت ایجنت هوش مصنوعی

برای اینکه بتونید یه ایجنت هوش مصنوعی بسازید، به یه سری ابزار و نرم‌افزار نیاز دارید. این ابزارها به شما کمک میکنن که کدنویسی کنید، داده‌ها رو پردازش کنید و ایجنتتون رو آموزش بدید. نگران نباشید، خیلی از این ابزارها رایگان هستن و استفاده ازشون هم خیلی سخته.
فقط کافیه یه کم وقت بذارید و یاد بگیرید که چطور ازشون استفاده کنید.

یکی از مهم‌ترین ابزارها، زبان برنامه‌نویسی پایتونه. پایتون یه زبان خیلی قدرتمنده که برای هوش مصنوعی خیلی استفاده میشه. یادگیریش هم نسبتا آسونه و کلی کتابخونه و فریم‌ورک برای هوش مصنوعی داره که کار رو براتون راحت‌تر میکنه. مثلا کتابخونه‌هایی مثل TensorFlow و PyTorch برای ساخت شبکه‌های عصبی خیلی کاربردی هستن.

علاوه بر پایتون، به یه IDE یا محیط توسعه هم نیاز دارید. IDE یه نرم‌افزاره که به شما کمک میکنه کدنویسی کنید، اشکالات کدتون رو پیدا کنید و برنامه‌تون رو اجرا کنید. چند تا IDE خوب برای پایتون وجود داره مثل VS Code و PyCharm. این IDE ها کلی امکانات دارن که کار رو براتون آسون‌تر میکنه، مثل تکمیل خودکار کد، اشکال‌زدایی و مدیریت پروژه‌ها.

یه ابزار دیگه که بهش نیاز دارید، یه سرویس ابریه. سرویس‌های ابری مثل Google Cloud و AWS امکانات خیلی خوبی برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی دارن. این سرویس‌ها به شما اجازه میدن که از منابع محاسباتی قدرتمند استفاده کنید و مدل‌هاتون رو خیلی سریع‌تر آموزش بدید. همچنین، خیلی از این سرویس‌ها API هایی دارن که به شما کمک میکنن ایجنتتون رو به سرویس‌های دیگه متصل کنید.

آیا می‌دانید چگونه می‌توان ترافیک ارگانیک وب‌سایت را به حداکثر رساند؟ رساوب آفرین با خدمات سئو و بهینه‌سازی وب‌سایت، رتبه شما را در موتورهای جستجو بهبود می‌بخشد و بازدیدکننده جذب می‌کند!
✅ تحلیل کامل وب‌سایت و رقبا
✅ بهینه‌سازی کلمات کلیدی و محتوا
✅ افزایش اعتبار و جایگاه وب‌سایت
برای رسیدن به رتبه‌های برتر، همین امروز مشاوره رایگان بگیرید!

🧠 داده ها، سوخت ایجنت هوش مصنوعی شما

یادت باشه، یه ایجنت هوش مصنوعی بدون داده مثل یه ماشین بدون بنزینه. یعنی اصلا کار نمیکنه! پس خیلی مهمه که داده‌های مناسب و باکیفیت برای آموزش ایجنتتون پیدا کنید. این داده‌ها میتونن متن، عکس، صدا یا هر نوع داده دیگه ای باشن که ایجنتتون باید یاد بگیره چطور باهاشون کار کنه. اینم بگم که رساوب آفرین میتونه تو این زمینه هم کمکتون کنه.

اولین قدم برای جمع‌آوری داده‌ها، اینه که مشخص کنید ایجنتتون قراره چه کاری انجام بده. مثلا اگه میخواید یه ایجنت بسازید که بتونه متن‌ها رو خلاصه کنه، به یه عالمه متن و خلاصه اونها نیاز دارید. یا اگه میخواید یه ایجنت بسازید که بتونه تصاویر رو تشخیص بده، به یه عالمه تصویر با برچسب‌های مربوطه نیاز دارید.

بعد از اینکه مشخص کردید به چه نوع داده‌ای نیاز دارید، باید شروع کنید به جمع‌آوری اونها. میتونید از دیتاست‌های آماده استفاده کنید که کلی دیتاست رایگان و پولی برای اهداف مختلف وجود داره. یا میتونید خودتون داده‌ها رو جمع‌آوری کنید. این کار ممکنه یه کم زمان‌بر باشه، ولی باعث میشه که داده‌هایی داشته باشید که دقیقا به درد ایجنت شما میخورن.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

وقتی داده‌ها رو جمع‌آوری کردید، باید اونها رو تمیز کنید و آماده‌سازی کنید. این یعنی اینکه داده‌های نامرتبط، تکراری یا غلط رو حذف کنید و داده‌ها رو به فرمتی تبدیل کنید که ایجنتتون بتونه اونها رو بخونه. این مرحله خیلی مهمه، چون اگه داده‌هاتون تمیز نباشن، ایجنتتون نمیتونه به درستی آموزش ببینه و عملکرد خوبی نخواهد داشت.

نوع داده	مثال	کاربرد
متن	مقالات خبری، توییت‌ها، نظرات کاربران	خلاصه‌سازی متن، تحلیل احساسات، پاسخ به سوالات
تصویر	عکس‌ها، ویدیوها	تشخیص اشیا، تشخیص چهره، طبقه‌بندی تصاویر
صدا	فایل‌های صوتی، پادکست‌ها	تشخیص گفتار، تولید صدا، طبقه‌بندی صدا

🤖 ساختار مغز ایجنت خود معماری مدل

حالا که داده‌هاتون رو آماده کردید، وقتشه که به فکر ساختار مغز ایجنتتون باشید.
منظورم از مغز، معماری مدلیه که قراره ازش استفاده کنید.
معماری مدل تعیین میکنه که ایجنتتون چطور داده‌ها رو پردازش میکنه و چطور یاد میگیره. انتخاب معماری مناسب خیلی مهمه، چون تاثیر زیادی روی عملکرد ایجنتتون داره. یادتون نره رساوب آفرین میتونه تو این زمینه هم راهنماییتون کنه.

چندین نوع معماری مدل مختلف وجود داره که هر کدوم برای یه نوع خاص از وظایف مناسب هستن. مثلا اگه میخواید یه ایجنت بسازید که بتونه متن‌ها رو پردازش کنه، میتونید از معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر مثل BERT و GPT استفاده کنید. این معماری‌ها برای پردازش زبان طبیعی خیلی خوب عمل میکنن.

اگه میخواید یه ایجنت بسازید که بتونه تصاویر رو پردازش کنه، میتونید از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) استفاده کنید. CNN ها برای تشخیص الگوها در تصاویر خیلی خوب عمل میکنن. همچنین، میتونید از معماری‌های جدیدتر مثل Vision Transformer (ViT) هم استفاده کنید که عملکرد خیلی خوبی در پردازش تصاویر دارن.

انتخاب معماری مناسب بستگی به نوع داده‌ها و وظیفه‌ای داره که ایجنتتون قراره انجام بده. بهتره قبل از اینکه شروع به کدنویسی کنید، یه کم تحقیق کنید و ببینید کدوم معماری برای کار شما مناسب‌تره. همچنین، میتونید از مدل‌های از پیش آموزش دیده هم استفاده کنید که کلی مدل از پیش آموزش دیده برای وظایف مختلف وجود داره. این مدل‌ها رو میتونید به عنوان نقطه شروع استفاده کنید و اونها رو با داده‌های خودتون آموزش بدید.

⚙️ آموزش ایجنت هوش مصنوعی خود

خب، حالا رسیدیم به قسمت جذاب ماجرا آموزش ایجنت هوش مصنوعی.
این مرحله مثل اینه که به یه بچه درس یاد بدید.
شما داده‌ها رو بهش میدید و اون سعی میکنه الگوها رو یاد بگیره و دانش خودش رو افزایش بده. هر چی بیشتر بهش درس بدید، بیشتر یاد میگیره و بهتر عمل میکنه. در واقع رساوب آفرین تو حوزه دیجیتال مارکتینگ هم همینه.

برای آموزش ایجنتتون، باید از یه الگوریتم یادگیری ماشین استفاده کنید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین انواع مختلفی دارن که هر کدوم برای یه نوع خاص از وظایف مناسب هستن. مثلا اگه میخواید یه ایجنت بسازید که بتونه یه مقدار رو پیش‌بینی کنه، میتونید از الگوریتم‌های رگرسیون استفاده کنید. یا اگه میخواید یه ایجنت بسازید که بتونه داده‌ها رو طبقه‌بندی کنه، میتونید از الگوریتم‌های طبقه‌بندی استفاده کنید.

فرآیند آموزش معمولا شامل چند مرحله است. اول از همه، شما داده‌هاتون رو به دو قسمت تقسیم میکنید داده‌های آموزشی و داده‌های آزمایشی. داده‌های آموزشی برای آموزش مدل استفاده میشن و داده‌های آزمایشی برای ارزیابی عملکرد مدل بعد از آموزش.

بعد از اینکه داده‌هاتون رو تقسیم کردید، باید مدل رو با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش بدید. این کار معمولا با استفاده از یه حلقه تکرار انجام میشه. در هر تکرار، مدل یه قسمت از داده‌های آموزشی رو میبینه و سعی میکنه پارامترهای خودش رو طوری تنظیم کنه که بتونه اون داده‌ها رو به درستی پیش‌بینی کنه یا طبقه‌بندی کنه.

21. آیا به دنبال افزایش اعتبار برند و بهبود چشمگیر رتبه سئو (SEO) سایت خود هستید؟ رساوب آفرین با انتشار رپورتاژ آگهی‌های تخصصی و با کیفیت، شما را در معتبرترین رسانه‌ها و وبسایت‌ها معرفی می‌کند و ارزش برندتان را افزایش می‌دهد.
✅ افزایش چشمگیر رتبه سئو و لینک‌سازی قوی و طبیعی
✅ ساخت اعتبار و جلب اعتماد حداکثری مخاطبان هدف
✅ افزایش ترافیک ارگانیک و هدفمند از رسانه‌های معتبر
برای رپورتاژ آگهی موثر و اعتبار بخش با ما تماس بگیرید!

ارزیابی عملکرد ایجنت، محک زدن هوش

بعد از اینکه ایجنتتون رو آموزش دادید، باید عملکردش رو ارزیابی کنید.
این کار به شما کمک میکنه که بفهمید ایجنتتون چقدر خوب یاد گرفته و چقدر خوب میتونه وظایفش رو انجام بده.
اگه عملکردش خوب نبود، میتونید پارامترهای مدل رو تغییر بدید یا داده‌های بیشتری بهش بدید تا بهتر یاد بگیره. به نظر میرسه رساوب آفرین، اینجا هم میتونه به کمکون بیاد.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

برای ارزیابی عملکرد ایجنتتون، باید از یه سری معیار ارزیابی استفاده کنید. معیار ارزیابی بستگی به نوع وظیفه‌ای داره که ایجنتتون قراره انجام بده. مثلا اگه ایجنتتون قراره یه مقدار رو پیش‌بینی کنه، میتونید از معیار میانگین مربعات خطا (MSE) استفاده کنید. یا اگه ایجنتتون قراره داده‌ها رو طبقه‌بندی کنه، میتونید از معیار دقت (Accuracy) استفاده کنید.

برای ارزیابی عملکرد ایجنتتون، باید اون رو با استفاده از داده‌های آزمایشی آزمایش کنید. داده‌های آزمایشی داده‌هایی هستن که ایجنتتون در طول آموزش ندیده و برای همین میتونن یه معیار خوب برای ارزیابی عملکرد ایجنت باشن. شما داده‌های آزمایشی رو به ایجنت میدید و ازش میخواید که اونها رو پیش‌بینی کنه یا طبقه‌بندی کنه. بعدش، نتایج پیش‌بینی یا طبقه‌بندی ایجنت رو با نتایج واقعی مقایسه میکنید و با استفاده از معیارهای ارزیابی، عملکرد ایجنت رو محاسبه میکنید.

اگه عملکرد ایجنتتون خوب نبود، میتونید پارامترهای مدل رو تغییر بدید، داده‌های بیشتری بهش بدید یا معماری مدل رو تغییر بدید. این کار رو تا زمانی انجام میدید که به یه عملکرد قابل قبول برسید. یادتون باشه که آموزش یه ایجنت هوش مصنوعی یه فرآیند تکراریه و ممکنه زمان زیادی طول بکشه تا به یه نتیجه خوب برسید.

🚀 استقرار ایجنت هوش مصنوعی شما

تبریک میگم!
شما یه ایجنت هوش مصنوعی ساختید و عملکردش رو هم ارزیابی کردید.
حالا وقتشه که اون رو مستقر کنید و ازش استفاده کنید. استقرار یعنی اینکه ایجنتتون رو در دسترس قرار بدید تا بقیه هم بتونن ازش استفاده کنن. رساوب آفرین تو این زمینه هم میتونه کمکتون کنه.

برای استقرار ایجنتتون، چند تا راه مختلف وجود داره. میتونید اون رو روی یه سرور محلی مستقر کنید. این کار برای تست و توسعه خیلی خوبه. یا میتونید اون رو روی یه سرویس ابری مستقر کنید. این کار برای مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری خیلی خوبه.

وقتی ایجنتتون رو مستقر کردید، باید یه رابط کاربری برای اون بسازید. رابط کاربری به کاربرها اجازه میده که با ایجنتتون تعامل داشته باشن و ازش استفاده کنن. رابط کاربری میتونه یه وب‌سایت، یه اپلیکیشن موبایل یا یه API باشه.

ساخت رابط کاربری یه کم برنامه نویسی میخواد، ولی نگران نباشید، کلی فریم‌ورک و کتابخونه وجود داره که کار رو براتون آسون‌تر میکنه. مثلا میتونید از فریم‌ورک‌های React یا Angular برای ساخت رابط کاربری وب استفاده کنید. یا میتونید از فریم‌ورک‌های Flutter یا React Native برای ساخت اپلیکیشن موبایل استفاده کنید.

روش استقرار	مزایا	معایب
سرور محلی	کنترل کامل، هزینه کم	مقیاس‌پذیری محدود، دسترس‌پذیری محدود
سرویس ابری	مقیاس‌پذیری بالا، دسترس‌پذیری بالا	هزینه بالا، کنترل محدود

نگهداری و بهبود ایجنت هوش مصنوعی

استقرار ایجنت هوش مصنوعی پایان کار نیست.
شما باید به طور مداوم ایجنتتون رو نگهداری و بهبود بدید.
این کار به شما کمک میکنه که عملکرد ایجنتتون رو در طول زمان حفظ کنید و اون رو با تغییرات دنیای واقعی سازگار کنید. البته رساوب آفرین هم همین کار رو تو دیجیتال مارکتینگ میکنه دیگه.

برای نگهداری ایجنتتون، باید به طور منظم عملکردش رو مانیتور کنید و خطاها رو برطرف کنید. همچنین، باید داده‌های جدید بهش بدید تا دانشش رو افزایش بده. اگه متوجه شدید که عملکرد ایجنتتون داره افت میکنه، باید پارامترهای مدل رو تغییر بدید یا معماری مدل رو تغییر بدید.

برای بهبود ایجنتتون، میتونید از تکنیک‌های مختلفی استفاده کنید. میتونید از یادگیری تقویتی استفاده کنید تا ایجنتتون بتونه به طور خودکار یاد بگیره که چطور وظایفش رو بهتر انجام بده. یا میتونید از یادگیری انتقالی استفاده کنید تا دانش یه ایجنت دیگه رو به ایجنت خودتون منتقل کنید.

نگهداری و بهبود یه ایجنت هوش مصنوعی یه فرآیند مداومه و نیاز به تلاش و پشتکار داره. ولی اگه به طور مداوم روی ایجنتتون کار کنید، میتونید یه ابزار قدرتمند داشته باشید که میتونه به شما در انجام وظایف مختلف کمک کنه.

اخلاق در هوش مصنوعی، مرزهای مسئولیت

ساخت ایجنت هوش مصنوعی یه مسئولیت بزرگه.
شما باید مطمئن بشید که ایجنتتون به درستی استفاده میشه و به کسی آسیب نمیرسونه.
اخلاق در هوش مصنوعی یه موضوع خیلی مهمه که باید بهش توجه کنید. رساوب آفرین هم تو کارش اخلاق رو رعایت میکنه.

یکی از مهم‌ترین مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی، تبعیضه. شما باید مطمئن بشید که ایجنتتون بر اساس جنسیت، نژاد، مذهب یا هر عامل دیگه ای تبعیض قائل نمیشه. برای این کار، باید داده‌های آموزشی رو با دقت انتخاب کنید و مطمئن بشید که داده‌ها نماینده تمام گروه‌های جامعه هستن.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

یکی دیگه از مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی، حریم خصوصیه. شما باید مطمئن بشید که ایجنتتون اطلاعات شخصی کاربرها رو به درستی محافظت میکنه و از اونها سوء استفاده نمیکنه. برای این کار، باید سیاست‌های حفظ حریم خصوصی رو رعایت کنید و از تکنیک‌های رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها استفاده کنید.

مسئولیت‌پذیری هم یکی دیگه از مسائل اخلاقی در هوش مصنوعیه. شما باید مسئولیت عملکرد ایجنتتون رو بپذیرید و در صورت بروز هر گونه مشکل، پاسخگو باشید. برای این کار، باید یه سیستم مانیتورینگ قوی داشته باشید و به طور منظم عملکرد ایجنتتون رو بررسی کنید.

آیا وب‌سایت و اپلیکیشن شما نیاز به بازطراحی یا توسعه جدید دارد؟ رساوب آفرین با خدمات طراحی سایت و اپلیکیشن، راه‌حلی مدرن و سفارشی برای حضور دیجیتال شما ارائه می‌دهد!
✅ طراحی وب‌سایت‌های واکنش‌گرا و کاربرپسند
✅ توسعه اپلیکیشن‌های موبایل حرفه‌ای
✅ افزایش جذابیت و کارایی پلتفرم‌های آنلاین شما
برای پروژه‌های نوین دیجیتال، همین حالا با ما تماس بگیرید!

آینده ساخت ایجنت های هوش مصنوعی

آینده ساخت ایجنت هوش مصنوعی خیلی هیجان‌انگیزه.
با پیشرفت تکنولوژی، ایجنت‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر و هوشمندتر میشن و میتونن وظایف پیچیده‌تری رو انجام بدن.
اینده بازاریابی دیجیتال هم دست رساوب آفرین هست.

یکی از ترندهای مهم در آینده هوش مصنوعی، یادگیری عمیقه. یادگیری عمیق به ایجنت‌ها اجازه میده که الگوهای پیچیده‌تری رو در داده‌ها یاد بگیرن و عملکرد بهتری داشته باشن. با استفاده از یادگیری عمیق، میتونیم ایجنت‌هایی بسازیم که میتونن تصاویر رو با دقت بالا تشخیص بدن، متن‌ها رو به طور خودکار ترجمه کنن و حتی موسیقی بسازن.

یکی دیگه از ترندهای مهم در آینده هوش مصنوعی، هوش مصنوعی قابل تفسیره. هوش مصنوعی قابل تفسیر به ما اجازه میده که بفهمیم ایجنت‌ها چطور تصمیم میگیرن و چرا به یه نتیجه خاص میرسن. این کار به ما کمک میکنه که به ایجنت‌ها اعتماد کنیم و از اونها در تصمیم‌گیری‌های مهم استفاده کنیم.

هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر هم یکی دیگه از ترندهای مهم در آینده هوش مصنوعیه. هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر به ما کمک میکنه که ایجنت‌هایی بسازیم که اخلاقی باشن و به کسی آسیب نرسونن. با استفاده از هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر، میتونیم ایجنت‌هایی بسازیم که میتونن به حل مشکلات بزرگ جهانی مثل تغییرات آب و هوایی، فقر و بیماری کمک کنن.

سوال	جواب
1. ایجنت هوش مصنوعی چیست؟	ایجنت هوش مصنوعی یک برنامه کامپیوتری است که می‌تواند وظایف خاصی را به طور خودکار انجام دهد.
2. چه ابزارهایی برای ساخت ایجنت هوش مصنوعی نیاز است؟	زبان برنامه‌نویسی پایتون، IDE، سرویس ابری.
3. داده‌ها در ساخت ایجنت هوش مصنوعی چه نقشی دارند؟	داده‌ها سوخت ایجنت هوش مصنوعی هستند و بدون آن‌ها ایجنت نمی‌تواند یاد بگیرد و وظایفش را انجام دهد.
4. معماری مدل در ساخت ایجنت هوش مصنوعی چیست؟	معماری مدل ساختار مغز ایجنت را تعیین می‌کند و نحوه پردازش داده‌ها و یادگیری را مشخص می‌کند.
5. آموزش ایجنت هوش مصنوعی چگونه انجام می‌شود؟	با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌های آموزشی، ایجنت را برای انجام وظایف خاص آموزش می‌دهیم.
6. چگونه عملکرد ایجنت هوش مصنوعی را ارزیابی کنیم؟	با استفاده از داده‌های آزمایشی و معیارهای ارزیابی مناسب، عملکرد ایجنت را ارزیابی می‌کنیم.
7. استقرار ایجنت هوش مصنوعی به چه معناست؟	استقرار یعنی در دسترس قرار دادن ایجنت برای استفاده توسط دیگران.
8. نگهداری و بهبود ایجنت هوش مصنوعی چه اهمیتی دارد؟	برای حفظ عملکرد و سازگاری ایجنت با تغییرات دنیای واقعی، نگهداری و بهبود مداوم ضروری است.
9. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی کدامند؟	تبعیض، حفظ حریم خصوصی و مسئولیت‌پذیری.
10. آینده ساخت ایجنت های هوش مصنوعی چگونه است؟	با پیشرفت تکنولوژی، ایجنت‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر، هوشمندتر و مسئولیت‌پذیرتر می‌شوند.

و دیگر خدمات آژانس تبلیغاتی رسا وب در زمینه تبلیغات
• تبلیغات در مارکت‌پلیس‌ها (Digikala, Bama, etc.)
• مشاوره زیرساخت‌های دیجیتال مارکتینگ
• تدوین استراتژی بازاریابی محتوایی
• تولید پادکست‌های تخصصی
• سئو محلی (Local SEO)
و بیش از صد ها خدمات دیگر در حوزه تبلیغات اینترنتی ،مشاوره تبلیغاتی و راهکارهای سازمانی
تبلیغات اینترنتی | استراتژی تبلیعاتی | ریپورتاژ آگهی

آیا مدیران شما با اطلاعات کافی تصمیم می‌گیرند؟
رساوب آفرین، پشتیبان تصمیمات مدیران هوشمند.
✅ پشتیبانی اطلاعاتی از تصمیمات مدیریتی.

✉️ info@idiads.com
📱 09124438174
📞 02126406207
آدرس: تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6