آینده تولید محتوا به طرز قابل توجهی در حال تغییر است و مدل های Generative AI (هوش مصنوعی مولد) نقش مهمی در این تحولات ایفا می کنند. آیا شما هم کنجکاوید که چطور این تکنولوژی می تواند شیوه های سنتی تولید محتوا را دگرگون کند؟ اگر جواب شما بله است، پس این مقاله مخصوص شماست!
امروز، هوش مصنوعی به یکی از ابزارهای قدرتمند در صنعت محتوا تبدیل شده. از تولید متن گرفته تا طراحی گرافیک، مدل های مولد هوش مصنوعی به ما این امکان را می دهند که با سرعت و کارایی بیشتری به اهداف مان برسیم. اما این فقط شروع کار است! با پیشرفت های روزافزون در این زمینه، آینده ای روشن و پر از نوآوری ها در انتظار ماست.
در این مقاله، با کاربردهای عملی Generative AI آشنا خواهید شد و خواهید دید که چطور می توان از این تکنولوژی برای ایجاد محتوای خلاقانه و تاثیرگذار استفاده کرد. همچنین، به چالش ها و محدودیت های موجود نیز خواهیم پرداخت تا یک دید کلی نسبت به این موضوع پیدا کنید.
پس اگر آماده اید تا به دنیای جذاب و نوین تولید محتوا با هوش مصنوعی سفر کنید، ادامه مطلب را دنبال کنید و از insights مفید ما بهره مند شوید!
X هوش مصنوعی چیست؟ کاربردها و آینده هوش مصنوعی در زندگی روزمره مشاهده مقاله
مدل های Generative AI (هوش مصنوعی مولد) به عنوان یکی از نوآوری های جذاب در دنیای فناوری، به سرعت در حال دگرگون کردن روش های تولید محتوا هستند. این مدل ها با توانایی ایجاد متن، تصویر و حتی صدا، به ما این امکان را می دهند که فرآیندهای خلاقانه را به شیوه ای کاملاً متفاوت تجربه کنیم. در این بخش از مقاله، قصد داریم به معرفی این مدل ها و تاریخچه شان بپردازیم و نگاهی به انواع مختلف آن ها بیندازیم.
در ادامه، شما با مفاهیم کلیدی مثل انواع مدل های Generative AI آشنا خواهید شد و خواهید دید که چطور این تکنولوژی می تواند به تولید محتوای با کیفیت و خلاقانه کمک کند. همچنین، کاربردهای این مدل ها در صنعت محتوا را بررسی کرده و مزایا و معایبشان را تحلیل خواهیم کرد.
با ما همراه باشید تا ببینید این مدل های مولد چطور می توانند آینده تولید محتوا را شکل دهند و چه پتانسیل هایی برای نوآوری در اختیار ما قرار می دهند. در ادامه، بیشتر درباره تاریخچه و انواع این مدل ها صحبت خواهیم کرد.
مدل های Generative AI به سیستم هایی گفته می شه که می تونن محتوای جدیدی رو بر اساس داده های ورودی تولید کنن. این مدل ها از الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی عمیق برای تحلیل داده ها و ایجاد خروجی هایی مشابه با نمونه های آموزشی استفاده می کنن. به زبان ساده تر، Generative AI می تونه متن، تصویر، موسیقی و حتی ویدئو بسازه، طوری که این محتوا کاملاً طبیعی و خلاقانه به نظر بیاد.
تاریخچه ی این مدل ها به دهه ی ۱۹۵۰ برمی گرده، زمانی که اولین تلاش ها برای ایجاد الگوریتم های هوش مصنوعی شروع شد. اما واقعاً پیشرفت های چشم گیر از سال ۲۰۱۴ با ظهور شبکه های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و تکنیک هایی مثل GANs (Generative Adversarial Networks) آغاز شد. این تکنیک ها باعث شدن کیفیت تولید محتوا به طرز قابل توجهی افزایش پیدا کنه و زمینه رو برای توسعه ی مدل های مولد هوش مصنوعی هموار کنه.
امروزه، مدل های Generative AI در صنایع مختلف مثل رسانه، تبلیغات، بازی های ویدیویی و حتی پزشکی به کار می رن. این مدل ها نه تنها به تولید محتوای خلاقانه کمک می کنن، بلکه می تونن در فرآیندهای تصمیم گیری هم نقش مهمی داشته باشن. با پیشرفت فناوری، انتظار می ره که کاربردهای این مدل ها همچنان گسترش پیدا کنه و تحولات جدیدی رو در عرصه تولید محتوا رقم بزنه.
مدل های Generative AI برای تولید محتوا به دسته های مختلفی تقسیم می شوند که هر کدوم ویژگی ها و کاربردهای خاص خودشون رو دارن. بیایید نگاهی به چند نوع رایج این مدل ها بندازیم و ببینیم چطور می تونن به تولید محتوای خلاقانه کمک کنن.
هر کدوم از این مدل ها نقش مهمی در تحولات صنعت محتوا ایفا کردن و به ما این امکان رو می دن که با سرعت بیشتری محتوای خلاقانه تولید کنیم. با پیشرفت فناوری، انتظار داریم که انواع جدیدتری از مدل های Generative AI ظهور کنه که قابلیت های بیشتری رو به همراه داشته باشن. در ادامه بیشتر درباره کاربردها و مزایای این مدل ها صحبت خواهیم کرد.
Generative AI به عنوان یک فناوری جدید و جذاب، واقعاً تأثیر زیادی در تولید محتوا گذاشته. این تکنولوژی به تولیدکنندگان محتوا این امکان رو میده که با بهره گیری از الگوریتم ها و مدل های پیشرفته، محتوای خلاقانه و باکیفیتی رو در زمان بسیار کمتری تولید کنن. حالا تو این بخش از مقاله، می خواهیم ببینیم Generative AI چه نقشی در صنعت تولید محتوا ایفا می کنه.
در ادامه با کاربردهای فعلی این مدل ها در صنعت محتوا آشنا می شید و متوجه می شید که چطور می تونن به سرعت و کارایی فرآیند تولید محتوا کمک کنن. همچنین مزایا و معایب استفاده از Generative AI رو بررسی خواهیم کرد تا بتونید بهتر تصمیم بگیرید که آیا این تکنولوژی برای شما مناسب هست یا نه.
با ما همراه باشید تا ببینیم چگونه Generative AI می تونه روش های سنتی تولید محتوا رو دگرگون کنه و چه فرصت ها و چالش هایی رو برای ما به ارمغان می آره. در ادامه بیشتر درباره کاربردهای فعلی این مدل ها صحبت خواهیم کرد.
Generative AI به سرعت داره به یکی از ابزارهای کلیدی در دنیای محتوا تبدیل می شه. این تکنولوژی با قابلیت تولید محتوای متنوع و خلاقانه، به تولیدکنندگان محتوا کمک می کنه تا کارهاشون رو سریع تر انجام بدن و کیفیت کارشون رو بالا ببرند. بیایید نگاهی به بعضی از کاربردهای فعلی Generative AI در این صنعت بندازیم:
این کاربردها فقط بخشی از قابلیت های Generative AI در صنعت محتوا هستند. با توجه به پیشرفت مداوم این تکنولوژی، انتظار داریم که کاربردهای جدیدتری هم در آینده ظاهر بشن. در ادامه، به مزایا و معایب استفاده از Generative AI خواهیم پرداخت تا یک دیدگاه جامع نسبت به این تکنولوژی داشته باشید.
استفاده از Generative AI در تولید محتوا می تواند به طرز قابل توجهی فرآیندها رو ساده تر کنه، اما هنوز هم چالش هایی در این زمینه وجود داره. تو این مقاله به بررسی مزایا و معایب استفاده از این تکنولوژی می پردازیم تا بتونید تصمیم بهتری در مورد استفاده ازش بگیرید.
با بررسی این مزایا و معایب، می شه فهمید که Generative AI پتانسیل بالایی برای تحول در صنعت محتوا داره، اما باید با احتیاط و آگاهی از چالش ها به کار گرفته بشه. در ادامه بیشتر درباره تحولات آینده مدل های Generative AI صحبت خواهیم کرد.
مدل های Generative AI به لطف پیشرفت های فناوری و افزایش توانمندی هاشون، در حال ورود به یک دوره جدید و هیجان انگیز هستند. این تغییرات نه تنها به بهبود کیفیت و کارایی تولید محتوا کمک می کنه، بلکه می تونه فرصت های تازه ای برای صنایع مختلف ایجاد کنه. تو این بخش از مقاله، به بررسی پیشرفت های تکنولوژیکی و تأثیرات احتمالی این مدل ها بر بازار کار و صنعت محتوا خواهیم پرداخت.
در ادامه با روندهای آینده در حوزه Generative AI آشنا خواهید شد و می بینید که چطور این فناوری می تونه تغییرات عمده ای در نحوه تولید و مصرف محتوا ایجاد کنه. همچنین، به چالش هایی که ممکنه در این مسیر باهاشون روبرو بشیم هم خواهیم پرداخت تا بتونید بهتر خودتون رو برای آینده آماده کنید.
با ما همراه باشید تا ببینید تحولات آینده Generative AI چطور می تونه فرصت های جدیدی برای خلاقیت و نوآوری فراهم کنه. در ادامه، بیشتر درباره پیشرفت های تکنولوژیکی در مدل های مولد صحبت خواهیم کرد.
تحولات تکنولوژیکی در زمینه مدل های مولد (Generative Models) به طرز قابل توجهی در حال دگرگون کردن شیوه تولید محتوا هستند. با پیشرفت و بهبود الگوریتم ها، این مدل ها به توانایی خلق محتوای با کیفیت و واقع گرایانه تری دست پیدا کرده اند. در این قسمت، به بررسی برخی از مهم ترین پیشرفت ها و نوآوری ها در این حوزه خواهیم پرداخت.
این پیشرفت ها نشان دهنده آینده ای روشن برای مدل های مولد هستند که می توانند شیوه های سنتی تولید محتوا را متحول کنند. با ادامه تحقیقات و توسعه در این زمینه، انتظار می رود قابلیت ها و کاربردهای جدیدی نیز ظهور کنند. در ادامه، تأثیرات احتمالی بر بازار کار و صنعت محتوا را بررسی خواهیم کرد.
تحولات و پیشرفت های مدل های Generative AI تأثیرات عمیقی بر بازار کار و صنعت محتوا خواهند داشت. این تغییرات می توانند به شیوه ای که محتوا تولید، توزیع و حتی مصرف می شود، شکل جدیدی ببخشند. در این بخش، به بررسی برخی از تأثیرات احتمالی این تکنولوژی بر بازار کار و صنعت محتوا خواهیم پرداخت.
در مجموع، تأثیرات Generative AI بر بازار کار و صنعت محتوا بسیار گسترده خواهند بود. این تغییرات نه تنها چالش هایی را به همراه خواهند داشت، بلکه فرصت های جدیدی نیز برای خلاقیت و نوآوری فراهم می کنند. در ادامه، چالش ها و محدودیت های Generative AI را بررسی خواهیم کرد تا دیدی جامع نسبت به این تکنولوژی پیدا کنید.
مدل های Generative AI با وجود تمام مزایای فوق العاده ای که دارند، چالش ها و محدودیت هایی هم به همراه دارند که نباید نادیده گرفته شوند. این چالش ها می توانند بر نحوه استفاده و پذیرش این تکنولوژی تأثیرگذار باشند. در این قسمت از مقاله، به بررسی مسائل اخلاقی، فنی و تکنیکی مرتبط با تولید محتوا توسط Generative AI خواهیم پرداخت.
در ادامه با چالش های اخلاقی و حقوقی مربوط به تولید محتوا آشنا خواهید شد و خواهید دید که این مسائل چطور می توانند بر روند استفاده از این تکنولوژی تأثیر بگذارند. همچنین به موانع فنی و تکنیکی در توسعه و بهینه سازی مدل ها خواهیم پرداخت تا بهتر درک کنید که چه مشکلاتی ممکن است سر راه باشد.
همراه ما باشید تا ببینید چطور می توان به این چالش ها پاسخ داد و چه راهکارهایی برای مقابله با محدودیت های موجود وجود دارد. در ادامه بیشتر درباره مسائل اخلاقی و حقوقی مرتبط با تولید محتوا صحبت خواهیم کرد.
استفاده از Generative AI در تولید محتوا با چالش های اخلاقی و حقوقی مختلفی همراه است که درک و مدیریت آن ها برای تولیدکنندگان محتوا و سازمان ها خیلی مهمه. این مسائل می تونن به طور مستقیم بر اعتبار، مسئولیت و حتی موفقیت کسب وکارها تأثیر بذارند. در این بخش، به بررسی مهم ترین مسائل اخلاقی و حقوقی مرتبط با تولید محتوا توسط Generative AI خواهیم پرداخت.
با توجه به این چالش ها، ضروریه که سازمان ها و تولیدکنندگان محتوا رویکردهای اخلاقی و قانونی رو در استفاده از Generative AI مد نظر قرار بدن. در ادامه، به چالش های فنی و تکنیکی در توسعه مدل ها خواهیم پرداخت تا دید جامع تری نسبت به محدودیت های موجود پیدا کنید.
توسعه مدل های Generative AI با چالش های فنی و تکنیکی متعددی روبرو است که می تواند تأثیر زیادی بر کیفیت و کارایی این مدل ها بگذارد. در این بخش، مهم ترین چالش های فنی و تکنیکی در توسعه مدل های مولد را بررسی خواهیم کرد.
با توجه به این چالش ها، ضروری است که توسعه دهندگان و محققان در زمینه Generative AI راهکارهای مؤثری برای مقابله با این محدودیت ها ارائه دهند. این راهکارها می تواند شامل استفاده از داده های متنوع تر، بهینه سازی الگوریتم ها و افزایش همکاری بین متخصصان مختلف باشد. در ادامه، مقایسه روش های سنتی تولید محتوا با مدل های Generative AI را بررسی خواهیم کرد تا دیدگاه جامع تری نسبت به مزایا و معایب هر روش پیدا کنیم.
وقتی مدل های Generative AI رو با روش های سنتی تولید محتوا مقایسه می کنیم، بهتر می تونیم نقاط قوت و ضعف هر کدوم رو درک کنیم. با پیشرفت تکنولوژی و ظهور Generative AI، صنعت محتوا داره تغییرات بزرگی رو تجربه می کنه. تو این بخش از مقاله، به بررسی تفاوت های کلیدی بین این دو رویکرد خواهیم پرداخت و مزایا و معایب هرکدوم رو تحلیل می کنیم.
در ادامه با ویژگی های بارز روش های سنتی تولید محتوا آشنا می شید و متوجه می شید که چطور این روش ها با تکنیک های هوشمندانه ی Generative AI مقایسه می شن. همچنین به مزایا و معایب هر دو روش خواهیم پرداخت تا بتونید تصمیم بهتری درباره انتخاب بهترین رویکرد برای نیازهاتون بگیرید.
با ما همراه باشید تا ببینید انتخاب بین روش های سنتی و مدل های مولد چه تأثیری روی کیفیت، سرعت و هزینه تولید محتوا داره. در ادامه، تفاوت های کلیدی بین این دو روش رو بررسی خواهیم کرد.
تفاوت های اصلی بین روش های دستی تولید محتوا و مدل های Generative AI به طور واضحی روی نحوه تولید، کیفیت و کارایی محتوا تأثیر می گذاره. در اینجا می خواهیم این تفاوت ها رو بررسی کنیم تا بتونید بهتر بفهمید که کدوم روش برای شما مناسب تره.
با توجه به این تفاوت ها، انتخاب بین روش های دستی و Generative AI بستگی به نیازها و اهداف خاص شما داره. حالا بیایید مزایا و معایب هر کدوم رو بررسی کنیم تا بتونید انتخاب بهتری داشته باشید.
وقتی که می خواهید بین روش های دستی تولید محتوا و مدل های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) انتخاب کنید، باید به مزایا و معایب هر کدام دقت کنید. این بررسی کمک می کند تا بهترین گزینه را با توجه به نیازهای خاص خود پیدا کنید. در ادامه، ما به تحلیل مزایا و معایب هر یک می پردازیم.
با در نظر گرفتن این مزایا و معایب، انتخاب بین روش های دستی و هوش مصنوعی مولد بستگی به نیازها، منابع و اهداف شما دارد. در ادامه، روندهای آینده و پیش بینی ها درباره هوش مصنوعی مولد را بررسی خواهیم کرد تا بتوانید بهتر برنامه ریزی کنید.
روندهای آینده و پیش بینی ها در زمینه Generative AI نشان دهنده یک آینده جذاب و پر از نوآوری برای صنعت محتوا هستند. با توجه به پیشرفت های سریع فناوری و افزایش استفاده از این تکنولوژی، به نظر می رسه که مدل های مولد به ابزارهای کلیدی در تولید محتوا تبدیل بشن. در این بخش، می خواهیم نگاهی به روندهای آینده و پیش بینی های مرتبط با Generative AI داشته باشیم.
در ادامه با تأثیرات بلندمدت این مدل ها بر صنعت محتوا آشنا خواهید شد و متوجه می شوید چطور می توان از این تکنولوژی برای ایجاد فرصت های جدید بهره برد. همچنین به نوآوری ها و فرصت های تازه ای که در استفاده از Generative AI به وجود میاد، خواهیم پرداخت.
با ما همراه باشید تا ببینیم چطور Generative AI می تونه شیوه های تولید محتوا رو دگرگون کنه و چه پتانسیل هایی برای رشد و توسعه در این حوزه وجود داره. در ادامه، پیش بینی تأثیرات بلندمدت بر صنعت محتوا رو بررسی خواهیم کرد.
پیش بینی ها درباره تاثیرات بلندمدت Generative AI بر صنعت محتوا نشان دهنده تغییرات بزرگ و مثبت در این زمینه است. با توجه به پیشرفت های مداوم در تکنولوژی و توانایی های روزافزون مدل های مولد، انتظار می رود که این ابزارها به طرز قابل توجهی روی فرآیند تولید، توزیع و مصرف محتوا تأثیر بگذارند. در ادامه به چند جنبه کلیدی این تأثیرات خواهیم پرداخت.
با توجه به این پیش بینی ها، باید گفت که Generative AI نه تنها می تواند کیفیت و کارایی تولید محتوا را افزایش دهد، بلکه فرصت های جدیدی برای خلاقیت و نوآوری فراهم خواهد کرد. در ادامه، نوآوری ها و فرصت های جدید در استفاده از Generative AI را بررسی خواهیم کرد تا بتوانید بهتر با این تغییرات سازگار شوید.
نوآوری ها و فرصت های جدید در استفاده از Generative AI به طور مداوم در حال ظهور هستند و می توانند دنیای تولید محتوا را به شکل های غیرقابل تصوری متحول کنند. این تکنولوژی نه تنها کیفیت و سرعت تولید محتوا را بهبود می بخشد، بلکه امکان های جدیدی برای خلاقیت و تعامل با کاربران فراهم می آورد. در اینجا به چندتا از این نوآوری ها و فرصت ها نگاهی خواهیم داشت.
با توجه به این نوآوری ها، می توان گفت که Generative AI پتانسیل بالایی برای ایجاد تغییرات مثبت در صنعت محتوا دارد. این تکنولوژی نه تنها فرآیندها را تسهیل می کند بلکه فرصتی برای خلاقیت و نوآوری فراهم می آورد. با ادامه پیشرفت های تکنولوژیکی، انتظار داریم که فرصت های جدیدتری هم در آینده پدیدار شوند.
کاربردهای عملی Generative AI در تولید محتوای دیجیتال به سرعت در حال گسترش است و این تکنولوژی به عنوان یک ابزار قدرتمند برای خلاقیت و نوآوری در نظر گرفته می شود. با توجه به توانایی های بالای این مدل ها، می توان از آن ها در زمینه های مختلفی استفاده کرد که به تولید محتوای با کیفیت و جذاب کمک می کند. در این بخش، به بررسی چندین کاربرد عملی Generative AI در تولید محتوای دیجیتال خواهیم پرداخت.
این کاربردها تنها بخشی از توانایی های Generative AI در تولید محتوای دیجیتال هستند. با توجه به پیشرفت مداوم این تکنولوژی، انتظار می رود که کاربردهای جدیدتری نیز در آینده ظهور کنند که می توانند صنعت محتوا را متحول کنند. در ادامه، بیشتر درباره چگونگی تغییر مدل های مولد هوش مصنوعی محتوا صحبت خواهیم کرد.
مدل های مولد هوش مصنوعی به شکل شگفت انگیزی در حال دگرگون کردن روش های تولید و مدیریت محتوا هستند. این تغییرات فقط کیفیت و سرعت تولید محتوا را تحت تأثیر قرار نمی دهند، بلکه می توانند تجربه کاربری را هم بهبود بخشند و محتوای خلاقانه تری ایجاد کنند. در این بخش، به بررسی تأثیر این مدل ها بر صنعت محتوا می پردازیم.
با توجه به این تأثیرات، می توان گفت که مدل های مولد هوش مصنوعی نه تنها شیوه تولید محتوا را تغییر می دهند، بلکه فرصتی برای نوآوری و خلاقیت فراهم می کنند. با پیشرفت فناوری، انتظار داریم که این تغییرات همچنان ادامه یابد و صنعت محتوا را متحول کند.
اگر بخواهیم یک جمع بندی کلی داشته باشیم، باید بگوییم که مدل های Generative AI به عنوان یک ابزار نوآورانه، تحول بزرگی در صنعت تولید محتوا ایجاد کرده اند. این تکنولوژی نه تنها سرعت و کارایی تولید محتوا را افزایش می دهد، بلکه به خلاقیت و تنوع در محتوای دیجیتال هم کمک می کند. با نگاهی به کاربردها، مزایا و معایب این مدل ها، می توانیم درک بهتری از چالش ها و فرصت های موجود در این حوزه پیدا کنیم.
این اطلاعات برای هر کسی که در زمینه تولید محتوا فعالیت می کند، اهمیت خاصی دارد. با آگاهی از تأثیر Generative AI بر محتوا، می توان تصمیمات بهتری گرفت و استراتژی ها را بر اساس نیازهای روز بازار تنظیم کرد. همچنین، با شناخت چالش ها و محدودیت ها، می توان از این تکنولوژی به شیوه ای هوشمندانه استفاده کرد.
در نهایت، از شما دعوت می کنیم که بعد از مطالعه این مقاله، به بررسی بیشتر درباره Generative AI بپردازید. آیا شما هم دوست دارید از این تکنولوژی برای ارتقاء محتوای خود استفاده کنید؟ به دنبال منابع بیشتر باشید، نظرات تان را با ما در میان بگذارید و تجربیات خود را در زمینه تولید محتوا با هوش مصنوعی تقسیم کنید. با همکاری و تبادل نظر، می توانیم دنیای تولید محتوا را به مکان بهتری تبدیل کنیم!
یعنی نوعی از هوش مصنوعی که به جای فقط تحلیل داده ها، می تونه محتوای جدید و خلاقانه مثل متن، عکس، موسیقی یا حتی کد تولید کنه. انگار که داره چیزی رو از خودش «خلق» می کنه.
اغلب با استفاده از مدل های یادگیری عمیق (Deep Learning) مثل شبکه های مولد تخاصمی (GANs) یا مدل های زبانی بزرگ (LLMs) کار می کنه. این مدل ها روی حجم عظیمی از داده آموزش می بینن تا الگوها رو یاد بگیرن و بعد بتونن مشابه اون ها رو بازآفرینی یا تولید کنن.
چت بات های پیشرفته مثل ChatGPT، ابزارهای تولید عکس از روی متن مثل Midjourney یا DALL-E، ساخت موسیقی، نوشتن پیش نویس ایمیل ها، و حتی کمک در برنامه نویسی، همگی نمونه هایی از کاربرد این فناوری هستن.
هوش مصنوعی های دیگه بیشتر تمرکزشون روی تحلیل داده، دسته بندی یا پیش بینی هست (مثلاً تشخیص اسپم در ایمیل). اما هوش مصنوعی مولد، قدمی فراتر رفته و خودش دست به «آفرینش» محتوای جدید می زنه.
سرعت بخشیدن به تولید محتوا، افزایش خلاقیت و ارائه ایده های نو، اتوماتیک کردن کارهای تکراری، شخصی سازی تجربیات کاربری و کاهش هزینه ها در برخی موارد از مهم ترین مزایای اون به حساب میان.
بیشتر از اینکه تهدید باشه، یک ابزار کمکی قدرتمنده. می تونه به برنامه نویس ها در نوشتن کد یا پیدا کردن خطاها کمک کنه و به تولیدکنندگان محتوا در ایده پردازی و ایجاد پیش نویس ها یاری برسونه. مهارت کار با این ابزارها اهمیت پیدا می کنه.
پیش بینی میشه که این فناوری روزبه روز پیشرفته تر بشه و در صنایع بیشتری مثل آموزش، پزشکی، سرگرمی و مهندسی کاربردهای گسترده تری پیدا کنه. تعامل ما با تکنولوژی و شیوه ی تولید محتوا قطعاً با وجود اون تغییرات زیادی خواهد کرد.
بنیانگذار توسینسو و برنامه نویس و توسعه دهنده ارشد وب
حسین احمدی ، بنیانگذار TOSINSO ، توسعه دهنده وب و برنامه نویس ، بیش از 12 سال سابقه فعالیت حرفه ای در سطح کلان ، مشاور ، مدیر پروژه و مدرس نهادهای مالی و اعتباری ، تخصص در پلتفرم دات نت و زبان سی شارپ ، طراحی و توسعه وب ، امنیت نرم افزار ، تحلیل سیستم های اطلاعاتی و داده کاوی ...
زمان پاسخ گویی روز های شنبه الی چهارشنبه ساعت 9 الی 18
فقط به موضوعات مربوط به محصولات آموزشی و فروش پاسخ داده می شود