مهارت‌های هوش مصنوعی چیست؟ راهنمای ساده.

کنجکاو، عصبی یا صرفاً گیج و مبهوت از این کلمات کلیشه‌ای؟ هر دو. عبارت مهارت‌های هوش مصنوعی مثل کاغذ رنگی پخش و پلا می‌شود، اما یک ایده ساده را پنهان می‌کند: کاری که می‌توانید عملاً برای طراحی، استفاده، مدیریت و زیر سوال بردن هوش مصنوعی انجام دهید تا واقعاً به مردم کمک کند. این راهنما این موضوع را به صورت واقعی، با مثال‌ها، جدول مقایسه و چند نکته‌ی صادقانه توضیح می‌دهد، زیرا خب، شما می‌دانید که چطور است.

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 هوش مصنوعی چه صنایعی را متحول خواهد کرد؟
چگونه هوش مصنوعی، مراقبت‌های بهداشتی، مالی، خرده‌فروشی، تولید و لجستیک را تغییر شکل می‌دهد.

🔗 چگونه یک شرکت هوش مصنوعی راه اندازی کنیم
نقشه راه گام به گام برای ساخت، راه‌اندازی و رشد یک استارتاپ هوش مصنوعی.

🔗 هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس چیست؟
مدل AIaaS که ابزارهای هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر را بدون زیرساخت‌های سنگین ارائه می‌دهد.

🔗 مهندسان هوش مصنوعی چه می‌کنند؟
مسئولیت‌ها، مهارت‌ها و گردش‌های کاری روزانه در نقش‌های مدرن هوش مصنوعی.

مهارت‌های هوش مصنوعی چیست؟ تعریف سریع و انسانی آن 🧠

مهارت‌های هوش مصنوعی، توانایی‌هایی هستند که به شما امکان ساخت، ادغام، ارزیابی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی را می‌دهند - به علاوه قضاوت برای استفاده مسئولانه از آنها در کار واقعی. این مهارت‌ها شامل دانش فنی، سواد داده، درک محصول و آگاهی از ریسک می‌شوند. اگر بتوانید یک مشکل پیچیده را در نظر بگیرید، آن را با داده‌ها و مدل مناسب مطابقت دهید، یک راه‌حل را پیاده‌سازی یا هماهنگ کنید و تأیید کنید که به اندازه کافی منصفانه و قابل اعتماد است که مردم به آن اعتماد کنند - این هسته اصلی کار است. برای زمینه سیاست‌گذاری و چارچوب‌هایی که تعیین می‌کنند کدام مهارت‌ها مهم هستند، به کار طولانی مدت OECD در مورد هوش مصنوعی و مهارت‌ها مراجعه کنید. [1]

مهارت‌های خوب هوش مصنوعی چیست؟ ✅

آدم‌های خوب سه کار را همزمان انجام می‌دهند:

1. ارزش ارسال:
   شما یک نیاز مبهم تجاری را به یک ویژگی هوش مصنوعی یا گردش کار کارآمد تبدیل می‌کنید که در زمان صرفه‌جویی می‌کند یا درآمد ایجاد می‌کند. نه بعداً - همین حالا.

2. مقیاس‌پذیری ایمن
   کار شما در برابر بررسی دقیق مقاوم است: به اندازه کافی قابل توضیح است، از حریم خصوصی آگاه است، تحت نظارت است و به زیبایی تنزل می‌یابد. چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST ویژگی‌هایی مانند اعتبار، امنیت، قابلیت توضیح، افزایش حریم خصوصی، انصاف و پاسخگویی را به عنوان ارکان قابل اعتماد بودن برجسته می‌کند. [2]

3. با مردم خوب رفتار کنید.
   شما با انسان‌ها در حلقه طراحی می‌کنید: رابط‌های کاربری واضح، چرخه‌های بازخورد، انصراف‌ها و پیش‌فرض‌های هوشمند. این جادوگری نیست - این یک کار خوب روی محصول است که با کمی ریاضی و کمی فروتنی همراه شده است.

پنج رکن مهارت‌های هوش مصنوعی 🏗️

اینها را به عنوان لایه‌های قابل چیدن روی هم در نظر بگیرید. بله، این استعاره کمی لق است - مثل ساندویچی که مدام مواد روی آن اضافه می‌شود - اما جواب می‌دهد.

1. هسته فنی

   • کار با داده‌ها، پایتون یا مشابه آن، اصول اولیه برداری‌سازی، SQL

   • انتخاب و تنظیم دقیق مدل، طراحی و ارزیابی سریع

   • الگوهای بازیابی و تنظیم، نظارت، مشاهده‌پذیری

2. داده‌ها و اندازه‌گیری

   • کیفیت داده‌ها، برچسب‌گذاری، نسخه‌بندی

   • معیارهایی که نتایج را منعکس می‌کنند، نه فقط دقت را

   • تست A/B، ارزیابی‌های آفلاین در مقابل آنلاین، تشخیص انحراف

3. محصول و تحویل

   • اندازه‌گیری فرصت، موارد بازگشت سرمایه، تحقیقات کاربری

   • الگوهای تجربه کاربری هوش مصنوعی: عدم قطعیت، استنادها، امتناع‌ها، جایگزین‌ها

   • حمل و نقل مسئولانه تحت محدودیت‌ها

4. ریسک، حاکمیت شرکتی و انطباق

   • تفسیر سیاست‌ها و استانداردها؛ نگاشت کنترل‌ها به چرخه عمر یادگیری ماشینی

   • مستندسازی، قابلیت ردیابی، پاسخ به حوادث

   • درک دسته‌بندی‌های ریسک و کاربردهای پرخطر در مقرراتی مانند رویکرد مبتنی بر ریسک قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا. [3]

5. مهارت‌های انسانی که هوش مصنوعی را تقویت می‌کنند

   • تفکر تحلیلی، رهبری، نفوذ اجتماعی و توسعه استعدادها همچنان در کنار سواد هوش مصنوعی در نظرسنجی‌های کارفرمایان رتبه‌بندی می‌شوند (WEF، 2025). [4]

جدول مقایسه: ابزارهایی برای تمرین سریع مهارت‌های هوش مصنوعی 🧰

جامع نیست و بله، جمله‌بندی‌اش عمداً کمی نامنظم است؛ یادداشت‌های واقعی از این حوزه معمولاً این شکلی هستند...

نکته‌ی کوچک: قیمت‌ها مدام در حال تغییر هستند و سطوح رایگان بر اساس منطقه متفاوت است. این را به عنوان یک تلنگر در نظر بگیرید، نه یک رسید.

بررسی عمیق ۱: مهارت‌های فنی هوش مصنوعی که می‌توانید مانند آجرهای لگو روی هم بچینید 🧱

• سواد داده در اولویت : پروفایل‌سازی، استراتژی‌های مقادیر از دست رفته، خطاهای نشت داده و مهندسی ویژگی‌های اولیه. راستش را بخواهید، نیمی از هوش مصنوعی، کار نظافت هوشمندانه است.

• اصول اولیه برنامه‌نویسی : پایتون، نوت‌بوک‌ها، سلامت بسته، قابلیت تکرارپذیری. اضافه کردن SQL برای اتصال‌هایی که بعداً شما را اذیت نکنند.

• مدل‌سازی : بدانید چه زمانی یک خط تولید بازیابی-تقویت‌شده (RAG) از تنظیم دقیق بهتر عمل می‌کند؛ جاسازی‌ها کجا مناسب هستند؛ و ارزیابی برای وظایف تولیدی در مقابل وظایف پیش‌بینی‌کننده چگونه متفاوت است.

• Prompting 2.0 : اعلان‌های ساختاریافته، استفاده از ابزار/فراخوانی تابع، و برنامه‌ریزی چند نوبتی. اگر اعلان‌های شما قابل آزمایش نباشند، آماده تولید نیستند.

• ارزیابی : فراتر از BLEU یا آزمون‌های سناریوی دقت، موارد تخاصمی، منطقی بودن و بررسی انسانی.

• LLMOps و MLOps : ثبت مدل‌ها، دودمان‌ها، نسخه‌های قناری، برنامه‌های عقب‌گرد. مشاهده‌پذیری اختیاری نیست.

• امنیت و حریم خصوصی : مدیریت اسرار، پاکسازی اطلاعات شخصی (PII) و تشکیل تیم قرمز برای تزریق سریع اطلاعات.

• مستندات : مستندات کوتاه و زنده که منابع داده‌ها، کاربرد مورد نظر و حالت‌های خرابی شناخته شده را شرح می‌دهند. در آینده از شما سپاسگزار خواهیم بود.

ستاره‌های قطبی هنگام ساخت : NIST AI RMF ویژگی‌های سیستم‌های قابل اعتماد را فهرست می‌کند - معتبر و قابل اعتماد؛ ایمن؛ ایمن و مقاوم؛ پاسخگو و شفاف؛ قابل توضیح و تفسیر؛ دارای حریم خصوصی ارتقا یافته؛ و منصفانه با مدیریت سوگیری‌های مضر. از این موارد برای شکل‌دهی ارزیابی‌ها و حفاظ‌ها استفاده کنید. [2]

بررسی عمیق ۲: مهارت‌های هوش مصنوعی برای غیرمهندسان - بله، جای شما اینجاست 🧩

برای ارزشمند بودن، نیازی به ساختن مدل‌ها از ابتدا نیست. سه مسیر:

1. اپراتورهای تجاری آگاه به هوش مصنوعی

   • فرآیندها را نقشه‌برداری کنید و نقاط اتوماسیونی را که انسان‌ها را در کنترل نگه می‌دارند، شناسایی کنید.

   • معیارهای نتیجه‌ای را تعریف کنید که انسان‌محور باشند، نه فقط مدل‌محور.

   • انطباق را به الزاماتی تبدیل کنید که مهندسان می‌توانند پیاده‌سازی کنند. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا رویکردی مبتنی بر ریسک با تعهداتی برای کاربردهای پرخطر در پیش می‌گیرد، بنابراین مدیران محصول و تیم‌های عملیاتی به مهارت‌های مستندسازی، آزمایش و نظارت پس از فروش نیاز دارند - نه فقط کد. [3]

2. ارتباط برقرارکنندگان مسلط به هوش مصنوعی

   • آموزش کاربر، میکروکپی برای موارد عدم قطعیت و مسیرهای تشدید را ایجاد کنید.

   • با توضیح محدودیت‌ها، نه پنهان کردن آنها پشت رابط کاربری جذاب، اعتماد ایجاد کنید.

3. رهبران مردمی

   • برای مهارت‌های مکمل، استخدام کنید، سیاست‌هایی را در مورد استفاده قابل قبول از ابزارهای هوش مصنوعی تعیین کنید و ممیزی‌های مهارتی را اجرا کنید.

   • احتمال مردم اکنون مهارت‌های هوش مصنوعی را به مهارت‌های خود اضافه کنند، بیش از سال ۲۰۱۸ است. [4][5]

بررسی عمیق ۳: حاکمیت شرکتی و اخلاق - تقویت‌کننده‌ی شغلیِ دست کم گرفته‌شده 🛡️

کار ریسکی کاغذبازی نیست، بلکه کیفیت محصول است.

• دسته بندی ریسک ها و تعهدات مربوط به حوزه خود را بشناسید. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا یک رویکرد چند مرحله ای مبتنی بر ریسک (مثلاً غیرقابل قبول در مقابل پرخطر) و وظایفی مانند شفافیت، مدیریت کیفیت و نظارت انسانی را رسمیت می بخشد. مهارت هایی را در نگاشت الزامات به کنترل های فنی ایجاد کنید. [3]

• چارچوبی را اتخاذ کنید تا فرآیند شما قابل تکرار باشد. چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST، زبانی مشترک برای شناسایی و مدیریت ریسک در طول چرخه عمر ارائه می‌دهد که به خوبی در چک لیست‌ها و داشبوردهای روزانه قابل ترجمه است. [2]

• به شواهد متکی باشید : سازمان همکاری و توسعه اقتصادی (OECD) چگونگی تغییر تقاضای مهارت توسط هوش مصنوعی و اینکه کدام نقش‌ها بیشترین تغییرات را می‌بینند (از طریق تجزیه و تحلیل‌های گسترده از موقعیت‌های شغلی آنلاین در سراسر کشورها) را پیگیری می‌کند. از این بینش‌ها برای برنامه‌ریزی آموزش و استخدام استفاده کنید - و از تعمیم بیش از حد از یک حکایت مربوط به یک شرکت واحد خودداری کنید. [6][1]

بررسی عمیق ۴: سیگنال بازار برای مهارت‌های هوش مصنوعی 📈

حقیقت ناخوشایند: کارفرمایان اغلب برای آنچه کمیاب و مفید است، پول می‌دهند. تجزیه و تحلیل PwC در سال 2024 از بیش از 500 میلیون آگهی شغلی در 15 کشور نشان داد که بخش‌هایی که بیشتر در معرض هوش مصنوعی قرار دارند، شاهد رشد بهره‌وری حدود 4.8 برابر سریع‌تر و با گسترش پذیرش، نشانه‌هایی از دستمزدهای بالاتر نیز دیده می‌شود. این را به عنوان یک جهت در نظر بگیرید، نه سرنوشت - اما این یک تلنگر برای ارتقاء مهارت در حال حاضر است. [7]

نکات مربوط به روش: نظرسنجی‌ها (مانند WEF) انتظارات کارفرمایان را در اقتصادهای مختلف ثبت می‌کنند؛ داده‌های مربوط به موقعیت‌های شغلی خالی و دستمزد (OECD، PwC) رفتار مشاهده‌شده بازار را منعکس می‌کنند. روش‌ها متفاوت هستند، بنابراین آنها را با هم بخوانید و به جای قطعیت یک منبع، به دنبال تأیید باشید. [4][6][7]

بررسی عمیق ۵: مهارت‌های هوش مصنوعی در عمل - یک روز در زندگی 🗓️

تصور کنید که شما یک متخصص عمومی هستید که به محصول اهمیت می‌دهید. روز شما ممکن است به این شکل باشد:

• صبح : نگاهی اجمالی به بازخوردهای ارزیابی‌های انسانی دیروز می‌اندازم و متوجه افزایش توهم در جستجوهای تخصصی می‌شوم. بازیابی را تغییر می‌دهم و محدودیتی به الگوی اعلان اضافه می‌کنم.

• اواخر صبح : همکاری با بخش حقوقی برای ثبت خلاصه‌ای از کاربرد مورد نظر و یک بیانیه ریسک ساده برای یادداشت‌های انتشار شما. بدون هیچ جنجالی، فقط شفافیت.

• بعد از ظهر : ارسال یک آزمایش کوچک که به طور پیش‌فرض استنادها را نمایش می‌دهد، با امکان انصراف واضح برای کاربران حرفه‌ای. معیار شما فقط تعداد کلیک‌ها نیست - بلکه نرخ شکایات و موفقیت در انجام وظیفه نیز هست.

• پایان روز : اجرای یک بررسی کوتاه پس از شکست پروژه که در آن مدل بیش از حد سرسختانه از پذیرش آن خودداری کرده است. شما از این امتناع استقبال می‌کنید زیرا ایمنی یک ویژگی است، نه یک اشکال. این به طرز عجیبی رضایت‌بخش است.

یک نمونه ترکیبی سریع: یک خرده‌فروش متوسط، پس از معرفی یک دستیار بازیابی تقویت‌شده با قابلیت جابجایی انسانی ، به علاوه تمرین‌های هفتگی تیم قرمز برای درخواست‌های حساس، ایمیل‌های «سفارش من کجاست؟» را ۳۸ درصد کاهش داد. برد فقط مدل نبود؛ بلکه طراحی گردش کار، نظم ارزیابی و مالکیت واضح برای رویدادها نیز بود. (مثال ترکیبی برای توضیح بیشتر.)

اینها مهارت‌های هوش مصنوعی هستند زیرا تعمیرات فنی را با قضاوت در مورد محصول و هنجارهای مدیریتی ترکیب می‌کنند.

نقشه مهارت: مبتدی تا پیشرفته 🗺️

• بنیاد

  • خواندن و نقد کردن ایده‌ها

  • نمونه‌های اولیه ساده RAG

  • ارزیابی‌های پایه با مجموعه‌های تست مخصوص هر وظیفه

  • مستندات را پاک کنید

• متوسط

  • هماهنگی استفاده از ابزار، برنامه‌ریزی چند نوبتی

  • خطوط لوله داده با نسخه‌بندی

  • طراحی ارزیابی آفلاین و آنلاین

  • پاسخ به حادثه برای رگرسیون‌های مدل

• پیشرفته

  • تطبیق دامنه، تنظیم دقیق و هوشمندانه

  • الگوهای حفظ حریم خصوصی

  • ممیزی‌های سوگیری با بررسی ذینفعان

  • حاکمیت در سطح برنامه: داشبوردها، فهرست‌های ریسک، تاییدیه‌ها

اگر در حوزه سیاست‌گذاری یا رهبری هستید، الزامات در حال تحول در حوزه‌های قضایی اصلی را نیز پیگیری کنید. صفحات توضیحی رسمی قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، منابع خوبی برای افراد غیرحقوقدان هستند. [3]

ایده‌های مینی نمونه کارها برای اثبات مهارت‌های هوش مصنوعی شما 🎒

• گردش کار قبل و بعد : یک فرآیند دستی را نشان دهید، سپس نسخه مبتنی بر هوش مصنوعی خود را با صرفه‌جویی در زمان، نرخ خطا و بررسی‌های انسانی نمایش دهید.

• دفترچه ارزیابی : یک مجموعه تست کوچک با موارد حاشیه‌ای، به علاوه یک فایل راهنما که توضیح می‌دهد چرا هر مورد مهم است.

• کیت اعلان : قالب‌های اعلان قابل استفاده مجدد با حالت‌های خرابی شناخته شده و راهکارهای کاهش آن.

• یادداشت تصمیم‌گیری : یک صفحه که راه‌حل شما را با ویژگی‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد NIST - اعتبار، حریم خصوصی، انصاف و غیره - حتی اگر ناقص باشد، تطبیق می‌دهد. پیشرفت فراتر از کمال است. [2]

افسانه‌های رایج، کمی افشا شده 💥

• افسانه: شما باید یک ریاضیدان در سطح دکترا باشید.
  واقعیت: پایه‌های محکم کمک می‌کنند، اما درک محصول، بهداشت داده‌ها و نظم ارزیابی نیز به همان اندازه تعیین‌کننده هستند.

• افسانه: هوش مصنوعی جایگزین مهارت‌های انسانی می‌شود.
  واقعیت: نظرسنجی‌های کارفرمایان نشان می‌دهد که مهارت‌های انسانی مانند تفکر تحلیلی و رهبری در کنار پذیرش هوش مصنوعی افزایش می‌یابد. آنها را با هم جفت کنید، با هم معاوضه نکنید. [4][5]

• افسانه: انطباق، نوآوری را از بین می‌برد.
  واقعیت: یک رویکرد مبتنی بر ریسک و مستند، تمایل به سرعت بخشیدن به انتشار دارد زیرا همه قوانین بازی را می‌دانند. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا دقیقاً از همین نوع ساختار است. [3]

یک برنامه‌ی ارتقای مهارت ساده و انعطاف‌پذیر که می‌توانید همین امروز شروع کنید 🗒️

• هفته اول : یک مشکل کوچک در محل کار انتخاب کنید. روند فعلی را بررسی کنید. معیارهای موفقیت را که منعکس کننده نتایج کاربر هستند، پیش نویس کنید.

• هفته ۲ : نمونه اولیه با یک مدل میزبانی شده. در صورت نیاز، بازیابی را اضافه کنید. سه دستور جایگزین بنویسید. خرابی‌ها را ثبت کنید.

• هفته ۳ : یک هارنس ارزیابی سبک طراحی کنید. ۱۰ مورد لبه سخت و ۱۰ مورد معمولی را در نظر بگیرید. یک آزمایش انسانی در حلقه انجام دهید.

• هفته ۴ : محافظ‌هایی را اضافه کنید که به ویژگی‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد نگاشت می‌شوند: بررسی حریم خصوصی، قابلیت توضیح و انصاف. محدودیت‌های شناخته شده را مستند کنید. نتایج و برنامه تکرار بعدی را ارائه دهید.

خیلی جذاب نیست، اما عادت‌هایی را ایجاد می‌کند که پیچیده می‌شوند. فهرست NIST از ویژگی‌های قابل اعتماد، یک چک لیست مفید است وقتی که تصمیم می‌گیرید چه چیزی را در مرحله بعد آزمایش کنید. [2]

سوالات متداول: پاسخ‌های کوتاهی که می‌توانید برای جلسات بدزدید 🗣️

• خب، مهارت‌های هوش مصنوعی چیست؟
  توانایی طراحی، ادغام، ارزیابی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی برای ارائه ایمن ارزش. اگر دوست دارید، دقیقاً از همین عبارت استفاده کنید.

• مهارت‌های هوش مصنوعی در مقابل مهارت‌های داده چیست؟
  مهارت‌های داده، هوش مصنوعی را تغذیه می‌کنند: جمع‌آوری، پاکسازی، اتصال و معیارها. مهارت‌های هوش مصنوعی علاوه بر این شامل مدل‌سازی رفتار، هماهنگ‌سازی و کنترل ریسک نیز می‌شود.

• کارفرمایان واقعاً به دنبال چه مهارت‌های هوش مصنوعی هستند؟
  ترکیبی از: استفاده عملی از ابزار، تسلط سریع و بازیابی، مهارت‌های ارزیابی و مهارت‌های نرم - تفکر تحلیلی و رهبری همچنان در نظرسنجی‌های کارفرمایان قوی ظاهر می‌شوند. [4]

• آیا نیاز به تنظیم دقیق مدل‌ها دارم؟
  گاهی اوقات. اغلب بازیابی، طراحی سریع و اصلاحات UX شما را با ریسک کمتری به بیشتر مسیر می‌رساند.

• چگونه می‌توانم بدون کاهش سرعت، مطابق با قوانین عمل کنم؟
  یک فرآیند سبک مرتبط با NIST AI RMF را اتخاذ کنید و مورد استفاده خود را با دسته‌های قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا بررسی کنید. قالب‌ها را یک بار بسازید، برای همیشه دوباره استفاده کنید. [2][3]

TL;DR

اگر از شما پرسیده شده که مهارت‌های هوش مصنوعی چیست ، پاسخ کوتاه این است: آن‌ها قابلیت‌های ترکیبی در حوزه‌های فناوری، داده، محصول و مدیریت هستند که هوش مصنوعی را از یک نسخه نمایشی پر زرق و برق به یک هم تیمی قابل اعتماد تبدیل می‌کنند. بهترین مدرک، مدرک نیست - بلکه یک گردش کار کوچک و آماده با نتایج قابل اندازه‌گیری، محدودیت‌های مشخص و مسیری برای بهبود است. فقط به اندازه‌ای ریاضی یاد بگیرید که خطرناک باشید، به افراد بیشتر از مدل‌ها اهمیت دهید و یک چک لیست داشته باشید که اصول قابل اعتماد هوش مصنوعی را منعکس کند. سپس تکرار کنید، هر بار کمی بهتر. و بله، چند ایموجی در اسناد خود اضافه کنید. به طرز عجیبی به روحیه کمک می‌کند 😅.

منابع

1. OECD - هوش مصنوعی و آینده مهارت‌ها (CERI) : ادامه مطلب

2. NIST - چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (AI RMF 1.0) (PDF): ادامه مطلب

3. کمیسیون اروپا - قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (مرور رسمی) : ادامه مطلب

4. مجمع جهانی اقتصاد - گزارش آینده مشاغل ۲۰۲۵ (PDF): ادامه مطلب

5. مجمع جهانی اقتصاد - «هوش مصنوعی در حال تغییر مهارت‌های محل کار است. اما مهارت‌های انسانی هنوز هم مهم هستند» : ادامه مطلب

6. OECD - هوش مصنوعی و تقاضای متغیر برای مهارت‌ها در بازار کار (2024) (PDF): ادامه مطلب

7. PwC - شاخص مشاغل جهانی هوش مصنوعی ۲۰۲۴ (بیانیه مطبوعاتی) : ادامه مطلب

جدیدترین هوش مصنوعی را در فروشگاه رسمی دستیار هوش مصنوعی پیدا کنید

درباره ما