4 أسرار للذكاء الاصطناعي: كيف تحسن المبيعات وتحارب الاحتيال؟

أبرز أربعة تقنيات عملية للذكاء الإصطناعي

اكتشف كيف تقود أنظمة الاقتراح، اكتشاف البيانات الشاذة، والشبكات العصبية الترشيحية (CNN) والمتكررة (RNN) ثورة الذكاء الاصطناعي في التسوق الإلكتروني والمصارف والرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة. يستعرض هذا المقطع أربع تقنيات أساسية تُستخدم يوميًا: أنظمة الاقتراح التي تعتمد عليها منصات التجارة الإلكترونية مثل أمازون لرفع المبيعات وتحسين تجربة المستخدم. نوضح دور اكتشاف البيانات الشاذة في القطاع المصرفي لرصد الاحتيال مبكرًا وتقليل المخاطر التشغيلية. نتناول الشبكات العصبية الترشيحية (CNN) بوصفها حجر الزاوية في الرؤية الحاسوبية وتطبيقات مثل سيارات تسلا، وكيف تمكّن الآلات من فهم الصور والفيديو. كما نشرح استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) لمعالجة البيانات المتسلسلة كاللغة المنطوقة والنصوص في الترجمة والدردشة الآلية، ما يجعل التفاعل أكثر ذكاءً وسلاسة. اشترك في القناة وشاهد الفيديو الآن وشاركه مع المهتمين بالذكاء الاصطناعي.

اقرأ المقال كاملًا على منصة فهم
https://fihm.ai/top-4-practical-ai-te...


--------------------


تعلّم، اقرأ، وابدأ رحلتك مع الذكاء الاصطناعي.
مقالات، دروس، دراسات بحثية ودورات — كل هذا وأكثر على منصة فهم.
اكتشف كل محتوى فهم عبر
https://fihm.ai


فهم على إكس
  / fihmai  

فهم على لنكدإن
  / fihmai  

فهم على تيك توك
  / fihmai  

فهم على إنستغرام
  / ifihmai  

فهم على فيسبوك
  / fihmai  

أو التواصل عبر البريد الإلكتروني
[email protected]