هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence or AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به دنبال ساخت ماشین‌هایی است که قادر به انجام وظایفی باشند که در حال حاضر نیازمند هوش انسانی هستند.
این وظایف شامل یادگیری، حل مسئله، تشخیص الگو، درک زبان طبیعی و تصمیم‌گیری است.
هسته اصلی #هوش_مصنوعی بر مبنای الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهند تا از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند.
به طور کلی، فرآیند کارکرد هوش مصنوعی شامل جمع‌آوری داده‌ها، پردازش داده‌ها، یادگیری از داده‌ها و در نهایت انجام وظیفه مورد نظر است.
روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی وجود دارد که از جمله مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به یادگیری ماشینی (Machine Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks) اشاره کرد.
یادگیری ماشینی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها الگوها را استخراج کنند و با استفاده از این الگوها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.
شبکه‌های عصبی نیز مدل‌هایی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و برای حل مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی بسیار مؤثر هستند.
آیا نگرانید سایت قدیمی شرکتتان مشتریان جدید را فراری دهد؟ رساوب با طراحی سایت شرکتی مدرن و کارآمد، این مشکل را حل می‌کند.
✅ اعتبار برند شما را افزایش می‌دهد.
✅ به جذب هدفمند مشتریان کمک می‌کند.
⚡ برای مشاوره رایگان با رساوب تماس بگیرید!
کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای امروز
هوش مصنوعی (AI) به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد و زندگی روزمره ما را تحت تأثیر قرار داده است.
در حوزه پزشکی، هوش مصنوعی به تشخیص بیماری‌ها، طراحی دارو و شخصی‌سازی درمان کمک می‌کند.
در صنعت خودرو، هوش مصنوعی برای توسعه خودروهای خودران استفاده می‌شود که می‌توانند بدون دخالت انسان رانندگی کنند.
در بخش مالی، هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب، مدیریت ریسک و ارائه خدمات مشاوره مالی استفاده می‌شود.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در حوزه‌های دیگری مانند آموزش، بازاریابی، تولید و خدمات مشتری نیز کاربردهای فراوانی دارد.
برای مثال، در آموزش، هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد سیستم‌های آموزشی شخصی‌سازی‌شده کمک کند که بر اساس نیازهای هر دانش‌آموز طراحی شده‌اند.
در بازاریابی، هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل رفتار مشتری و ارائه تبلیغات هدفمند کمک کند.
در تولید، هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و کاهش هزینه‌ها کمک کند.
در خدمات مشتری، هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پاسخ‌های سریع و دقیق به سؤالات مشتریان کمک کند.
استفاده از هوش مصنوعی در حال افزایش است و پیش‌بینی می‌شود که در آینده نقش مهم‌تری در زندگی ما ایفا کند.
انواع مختلف هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (AI) را می‌توان بر اساس قابلیت‌ها و کاربردها به انواع مختلفی تقسیم کرد.
یکی از دسته‌بندی‌های رایج، تقسیم‌بندی هوش مصنوعی به هوش مصنوعی محدود (Narrow AI)، هوش مصنوعی عمومی (General AI) و هوش مصنوعی ابر هوشمند (Super AI) است.
هوش مصنوعی محدود به انجام وظایف خاصی محدود است و در همان حیطه بسیار خوب عمل می‌کند.
مثال‌هایی از هوش مصنوعی محدود شامل سیستم‌های تشخیص چهره، دستیارهای صوتی و سیستم‌های پیشنهاد محصول هستند.
هوش مصنوعی عمومی به ماشینی اطلاق می‌شود که می‌تواند هر وظیفه‌ای را که یک انسان می‌تواند انجام دهد، انجام دهد.
این نوع هوش مصنوعی هنوز در مراحل توسعه قرار دارد و به طور کامل تحقق نیافته است.
هوش مصنوعی ابر هوشمند به ماشینی اطلاق می‌شود که از هوش انسان فراتر می‌رود و می‌تواند مسائل پیچیده‌تری را حل کند و نوآوری‌های بیشتری ارائه دهد.
این نوع هوش مصنوعی نیز هنوز در حد فرضیه است.
علاوه بر این، هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس روش‌های یادگیری به انواع مختلفی مانند یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) تقسیم کرد.
در یادگیری نظارت‌شده، ماشین با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده می‌شود.
در یادگیری بدون نظارت، ماشین با استفاده از داده‌های بدون برچسب الگوها را استخراج می‌کند.
در یادگیری تقویتی، ماشین با تعامل با محیط و دریافت پاداش یا جریمه، یاد می‌گیرد که چگونه بهترین تصمیم‌ها را بگیرد.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence or AI) یک تکنولوژی با پتانسیل بالا است که در حال حاضر در بسیاری از صنایع و حوزه‌های مختلف به کار گرفته شده است.
با پیشرفت روزافزون فناوری، انتظار می‌رود که هوش مصنوعی نقش مهم‌تری در زندگی ما ایفا کند و به حل چالش‌های پیچیده کمک کند.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی
با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی (AI)، این فناوری هنوز با چالش‌ها و محدودیت‌هایی روبرو است.
یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، نیاز به حجم زیادی از داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است.
برای اینکه یک مدل هوش مصنوعی بتواند به خوبی عمل کند، باید با داده‌های زیادی آموزش داده شود که این امر می‌تواند هزینه‌بر و زمان‌بر باشد.
چالش دیگر، مسئله تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی است.
بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه مدل‌های پیچیده مانند شبکه‌های عصبی عمیق، به صورت جعبه سیاه عمل می‌کنند و نمی‌توان به راحتی فهمید که چگونه به یک نتیجه خاص رسیده‌اند.
این مسئله می‌تواند در برخی از کاربردها، مانند پزشکی و حقوق، مشکل‌ساز باشد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی با چالش‌های اخلاقی نیز روبرو است.
برای مثال، استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های تصمیم‌گیری می‌تواند منجر به تبعیض و نابرابری شود.
همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در سلاح‌های خودکار می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری داشته باشد.
بنابراین، لازم است که در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی به مسائل اخلاقی توجه ویژه‌ای شود.
محدودیت‌های دیگری نیز وجود دارد، مانند مصرف بالای انرژی توسط برخی از مدل‌های هوش مصنوعی و آسیب‌پذیری آن‌ها در برابر حملات سایبری.
آیا سایت فروشگاهی شما آماده جذب حداکثری مشتری و فروش بیشتر است؟ رساوب با طراحی سایت‌های فروشگاهی مدرن و کارآمد، کسب‌وکار آنلاین شما را متحول می‌کند.
✅ افزایش سرعت و بهبود سئو
✅ تجربه کاربری عالی در موبایل و دسکتاپ⚡ مشاوره رایگان طراحی سایت فروشگاهی را از رساوب دریافت کنید!
آینده هوش مصنوعی و تأثیرات آن بر جامعه
آینده هوش مصنوعی (AI) بسیار روشن به نظر می‌رسد و پیش‌بینی می‌شود که این فناوری در آینده نقش بسیار مهم‌تری در زندگی ما ایفا کند.
با پیشرفت‌های روزافزون در زمینه سخت‌افزار و نرم‌افزار، هوش مصنوعی قادر خواهد بود تا مسائل پیچیده‌تری را حل کند و وظایف بیشتری را به صورت خودکار انجام دهد.
یکی از مهم‌ترین تأثیرات هوش مصنوعی بر جامعه، تغییر در بازار کار است.
هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از مشاغل را خودکار کند و منجر به از دست رفتن شغل‌ها شود.
با این حال، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند مشاغل جدیدی را ایجاد کند و به افزایش بهره‌وری و رشد اقتصادی کمک کند.
بنابراین، لازم است که جامعه برای این تغییرات آماده شود و مهارت‌های لازم برای کار در دنیای هوش مصنوعی را کسب کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند تأثیرات مثبتی بر حوزه‌های مختلف مانند بهداشت، آموزش، حمل و نقل و انرژی داشته باشد.
برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، ارائه آموزش‌های شخصی‌سازی‌شده، بهبود ایمنی حمل و نقل و کاهش مصرف انرژی کمک کند.
با این حال، لازم است که در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی به مسائل اخلاقی و اجتماعی توجه ویژه‌ای شود تا از پیامدهای منفی آن جلوگیری شود.
یادگیری ماشینی (Machine Learning) کلید اصلی هوش مصنوعی
یادگیری ماشینی (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند.
در واقع، یادگیری ماشینی به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کنند و با استفاده از این الگوها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی متنوعی وجود دارد که هر کدام برای حل مسائل خاصی مناسب هستند.
برخی از الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشینی شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی هستند.
یادگیری ماشینی در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیشنهاد محصول و تشخیص تقلب کاربرد دارد.
یادگیری ماشینی (Machine Learning or ML) به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از تجربیات یاد بگیرند و بدون اینکه به طور خاص برنامه‌ریزی شده باشند، عملکرد خود را بهبود بخشند.
این فرایند شامل استفاده از الگوریتم‌ها برای تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و ایجاد پیش‌بینی‌ها است.
یادگیری ماشینی به طور گسترده‌ای در بسیاری از صنایع و برنامه‌های کاربردی استفاده می‌شود، از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، توصیه‌گرها و تشخیص تقلب.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
شبکه‌های عصبی (Neural Networks) الهام‌گرفته از مغز انسان
شبکه‌های عصبی (Neural Networks) مدل‌هایی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و برای حل مسائل پیچیده مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی بسیار مؤثر هستند.
یک شبکه عصبی از تعداد زیادی گره (نورون) تشکیل شده است که به صورت لایه‌های مختلف سازماندهی شده‌اند.
هر گره یک سیگنال ورودی را دریافت می‌کند، آن را پردازش می‌کند و یک سیگنال خروجی تولید می‌کند.
سیگنال خروجی یک گره می‌تواند به عنوان ورودی برای گره‌های دیگر در لایه بعدی استفاده شود.
با آموزش شبکه عصبی با استفاده از داده‌های زیاد، می‌توان وزن‌های بین گره‌ها را تنظیم کرد تا شبکه بتواند به خوبی وظیفه مورد نظر را انجام دهد.
شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) نوعی از شبکه‌های عصبی هستند که دارای تعداد زیادی لایه هستند.
شبکه‌های عصبی عمیق قادر به یادگیری الگوهای پیچیده‌تری در داده‌ها هستند و در بسیاری از کاربردها عملکرد بهتری نسبت به شبکه‌های عصبی سنتی دارند.
با این حال، آموزش شبکه‌های عصبی عمیق می‌تواند بسیار زمان‌بر و هزینه‌بر باشد و نیازمند حجم زیادی از داده‌ها است.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) درک زبان انسان توسط ماشین
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing or NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا زبان انسان را درک کنند و با آن تعامل داشته باشند.
پردازش زبان طبیعی شامل طیف گسترده‌ای از وظایف است، از جمله ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تحلیل احساسات، پاسخ به سؤالات و تولید متن.
الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی از روش‌های مختلفی برای تحلیل و درک زبان استفاده می‌کنند، از جمله تحلیل نحوی، تحلیل معنایی و تحلیل پراگماتیک.
پردازش زبان طبیعی در کاربردهای مختلفی مانند دستیارهای صوتی، چت‌بات‌ها، سیستم‌های جستجو و تحلیل شبکه‌های اجتماعی کاربرد دارد.
پردازش زبان طبیعی (NLP) به کامپیوترها توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسانی را می‌دهد.
این حوزه شامل طیف گسترده‌ای از وظایف است، از جمله ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده و خلاصه‌سازی متن.
سیستم‌های NLP از الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌های یادگیری ماشینی برای پردازش متن و گفتار و استخراج اطلاعات ارزشمند استفاده می‌کنند.
آیا سایت شرکت شما اولین برداشت حرفه‌ای و ماندگار را در ذهن مشتریان بالقوه ایجاد می‌کند؟ رساوب، با طراحی سایت شرکتی حرفه‌ای، نه تنها نمایانگر اعتبار برند شماست، بلکه مسیری برای رشد کسب‌وکار شما می‌گشاید.
✅ ایجاد تصویر برند قدرتمند و قابل اعتماد
✅ جذب مشتریان هدف و افزایش فروش
⚡ دریافت مشاوره رایگان
هوش مصنوعی در خدمت بهداشت و درمان
هوش مصنوعی (AI) در حال ایجاد تحولات بزرگی در حوزه بهداشت و درمان است.
هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها، طراحی درمان‌های مؤثرتر و ارائه مراقبت‌های شخصی‌سازی‌شده کمک کند.
برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و ام‌آرآی را تحلیل کند و ناهنجاری‌ها را با دقت بالایی تشخیص دهد.
همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های ژنتیکی بیماران را تحلیل کند و درمان‌هایی را پیشنهاد دهد که بر اساس ویژگی‌های ژنتیکی هر بیمار طراحی شده‌اند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به مدیریت بیمارستان‌ها و بهبود کارایی سیستم‌های بهداشتی کمک کند.
از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در بهداشت و درمان می‌توان به تشخیص زودهنگام سرطان، پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری‌های قلبی و عروقی، طراحی داروهای جدید و ارائه خدمات مشاوره پزشکی آنلاین اشاره کرد.
با پیشرفت‌های روزافزون در زمینه هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که این فناوری نقش مهم‌تری در بهبود سلامت و افزایش طول عمر انسان ایفا کند.
مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و لزوم توجه به آن‌ها
هوش مصنوعی (AI) با وجود پتانسیل‌های فراوانی که دارد، مسائل اخلاقی مهمی را نیز مطرح می‌کند که باید به آن‌ها توجه ویژه‌ای شود.
یکی از مهم‌ترین مسائل اخلاقی، مسئله تبعیض است.
اگر داده‌هایی که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، دارای تبعیض باشند، مدل‌های هوش مصنوعی نیز ممکن است تبعیض‌آمیز عمل کنند و تصمیماتی بگیرند که به ضرر گروه‌های خاصی از افراد باشد.
مسئله دیگر، مسئله حریم خصوصی است.
هوش مصنوعی برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های شخصی افراد به منظور ارائه خدمات بهتر استفاده می‌شود، اما این امر می‌تواند به نقض حریم خصوصی افراد منجر شود.
بنابراین، لازم است که مقررات سختگیرانه‌ای برای حفاظت از حریم خصوصی افراد در استفاده از هوش مصنوعی وضع شود.
Click here to preview your posts with PRO themes ››
علاوه بر این، مسئله مسئولیت‌پذیری نیز از جمله مسائل اخلاقی مهم در هوش مصنوعی است.
اگر یک سیستم هوش مصنوعی تصمیم اشتباهی بگیرد که منجر به آسیب شود، چه کسی مسئول خواهد بود؟ آیا برنامه‌نویس، شرکت سازنده یا کاربر سیستم مسئول خواهد بود؟ این سوالات نیازمند بحث و بررسی دقیق هستند.
همچنین، مسئله استفاده از هوش مصنوعی در سلاح‌های خودکار نیز از جمله مسائل اخلاقی نگران‌کننده است که باید از آن جلوگیری شود.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence or AI) یک فناوری قدرتمند است که می‌تواند به بهبود زندگی انسان‌ها کمک کند، اما لازم است که در توسعه و استفاده از آن به مسائل اخلاقی توجه ویژه‌ای شود تا از پیامدهای منفی آن جلوگیری شود.
توجه به این جنبه ها به اندازه خود تکنولوژی #هوش_مصنوعی اهمیت دارد.
سوالات متداول
| 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
اتوماسیون فروش هوشمند: خدمتی اختصاصی برای رشد بهبود رتبه سئو بر پایه هدف‌گذاری دقیق مخاطب.
دیجیتال برندینگ هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای افزایش فروش با استفاده از مدیریت تبلیغات گوگل.
تبلیغات دیجیتال هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای مدیریت کمپین‌ها با استفاده از برنامه‌نویسی اختصاصی.
هویت برند هوشمند: بهینه‌سازی حرفه‌ای برای رشد آنلاین با استفاده از مدیریت تبلیغات گوگل.
تبلیغات دیجیتال هوشمند: ابزاری مؤثر جهت برندسازی دیجیتال به کمک سفارشی‌سازی تجربه کاربر.
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 چگونه کسب‌وکارها را متحول می‌کند؟
,هوش مصنوعی چیست؟
,تاثیر هوش مصنوعی بر روند سازمان ها
,نقش تعیین‌کننده هوش مصنوعی در زندگی ایرانیان
? برای رسیدن به اوج در دنیای دیجیتال، به رساوب آفرین اعتماد کنید. ما با ارائه خدمات جامع دیجیتال مارکتینگ از جمله طراحی سایت چندزبانه، سئو و تبلیغات هدفمند، کسب‌وکار شما را به مخاطبان جهانی معرفی می‌کنیم و حضوری قدرتمند برایتان رقم می‌زنیم.
📍 تهران ، خیابان میرداماد ،جنب بانک مرکزی ، کوچه کازرون جنوبی ، کوچه رامین پلاک 6
