برنامه نویسی یکی از پرتقاضاترین و باارزش‌ترین مهارت‌های عصر دیجیتال است که نه تنها مسیر شغلی گسترده‌ای ایجاد می‌کند، بلکه به شما امکان می‌دهد خلاقیت خود را در حل مسائل و توسعه فناوری‌های جدید به کار بگیرید. یادگیری کدنویسی می‌تواند درهای بی‌شماری را به روی شما باز کند، از توسعه نرم‌افزار و وب‌سایت‌ها گرفته تا هوش مصنوعی، تحلیل داده و بازی‌سازی.

در این مقاله، به بررسی تعریف این مهارت، اهمیت آن، انواع زبان‌ها و کاربردهایشان، روش‌های یادگیری، منابع معتبر و چگونگی درآمدزایی از این مهارت می‌پردازیم.

برنامه نویسی فرایند نوشتن دستورالعمل‌ها برای کامپیوترها به منظور انجام وظایف خاص است. این دستورالعمل‌ها که به صورت کد نوشته می‌شوند، به زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف نوشته می‌شوند و کامپیوترها آن‌ها را به اجرا درمی‌آورند.

اهمیت برنامه‌نویسی:

  1. تقاضای بالا در بازار کار: برنامه‌نویسی یکی از مهارت‌های کلیدی در بسیاری از صنایع است و تقاضا برای برنامه‌نویسان روز به روز افزایش می‌یابد.
  2. انعطاف‌پذیری شغلی: برنامه‌نویسان می‌توانند در صنایع مختلف، از فناوری گرفته تا بهداشت، آموزش و سرگرمی فعالیت کنند.
  3. حل مسائل پیچیده: با کدنویسی می‌توانید مسائل پیچیده را تجزیه و تحلیل کرده و راه‌حل‌های کارآمدی ارائه دهید.
  4. خلاقیت و نوآوری: این مهارت به شما اجازه می‌دهد ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنید.

این زبان‌ها برای نوشتن کدهایی طراحی شده‌اند که نزدیک به زبان انسانی هستند. برخی از محبوب‌ترین زبان‌های سطح بالا عبارتند از:

  • Python: مناسب برای هوش مصنوعی، تحلیل داده، یادگیری ماشین و توسعه وب.
  • JavaScript: برای توسعه وب، اپلیکیشن‌های تعاملی و بازی‌های تحت وب.
  • Java: برای توسعه اپلیکیشن‌های موبایل، نرم‌افزارهای سازمانی و برنامه‌های وب.
  • C#: بیشتر در توسعه بازی‌های ویدئویی و نرم‌افزارهای تحت ویندوز استفاده می‌شود.

این زبان‌ها به سخت‌افزار نزدیک‌تر هستند و بیشتر برای توسعه سیستم‌های عامل و برنامه‌های سیستمی استفاده می‌شوند. مثال‌ها:

  • C: برای توسعه سیستم‌های عامل و برنامه‌های سیستمی.
  • Assembly: برای تعامل مستقیم با سخت‌افزار.

این زبان‌ها برای خودکارسازی وظایف و مدیریت داده‌ها مفید هستند. مثال‌ها:

  • Ruby: مناسب برای توسعه وب.
  • PHP: برای توسعه وب‌سایت‌ها و برنامه‌های پویا.

این زبان‌ها برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند. مثال‌ها:

  • SQL: برای مدیریت و بازیابی داده‌ها از پایگاه‌های داده.
  • MATLAB: برای تحلیل داده‌های علمی و مهندسی.
تماس بگیرید و یک ربع مشاوره کسب و کار رایگان از شرکت توسعه کسب و کار راه ایده آل دریافت کنید

پلتفرم‌های یادگیری آنلاین گزینه‌ای محبوب و در دسترس برای یادگیری این مهارت هستند. برخی از بهترین پلتفرم‌ها عبارتند از:

  • Coursera: دوره‌های جامع از دانشگاه‌ها و شرکت‌های معتبر.
  • Udemy: آموزش‌های متنوع با هزینه مقرون‌به‌صرفه.
  • Codecademy: یادگیری تعاملی با تمرین‌های عملی.
  • freeCodeCamp: آموزش رایگان همراه با پروژه‌های عملی.

کتاب‌های تخصصی می‌توانند مفاهیم پیچیده را به زبان ساده توضیح دهند. مثال‌ها:

  • “Python Crash Course” برای یادگیری پایتون.
  • “Eloquent JavaScript” برای جاوااسکریپت.
  • تمرین کدنویسی را با حل مسائل ساده آغاز کنید و سپس پروژه‌های کوچک ایجاد کنید.
  • از پلتفرم‌هایی مانند HackerRank و LeetCode برای به چالش کشیدن مهارت‌های خود استفاده کنید.
  • بوت‌کمپ‌های برنامه‌نویسی مانند General Assembly یا Flatiron School می‌توانند شما را در مدت زمان کوتاهی به یک کدنویس حرفه‌ای تبدیل کنند.
  • عضویت در انجمن‌هایی مانند Stack Overflow و Reddit می‌تواند به شما کمک کند تا از تجربه دیگران بهره‌مند شوید.
  1. پلتفرم‌های آنلاین: Coursera، Udemy، Pluralsight.
  2. وب‌سایت‌های رایگان: freeCodeCamp، Khan Academy، W3Schools.
  3. کتاب‌ها: “Clean Code”، “The Pragmatic Programmer”.
  4. کانال‌های یوتیوب: Programming with Mosh، The Net Ninja، Traversy Media.

برنامه‌نویسی یکی از بهترین راه‌ها برای کسب درآمد در عصر دیجیتال است. روش‌های اصلی شامل:

  • شرکت‌های فناوری، استارتاپ‌ها و سازمان‌های بزرگ به دنبال برنامه‌نویسان ماهر هستند.
  • با استفاده از وب‌سایت‌هایی مانند Fiverr و Upwork می‌توانید پروژه‌های برنامه نویسی انجام دهید.
  • اپلیکیشن‌های موبایل یا وب‌سایت‌های سفارشی بسازید و از آن‌ها درآمد کسب کنید.
  • آموزش برنامه نویسی از طریق کلاس‌های آنلاین یا حضوری.
  • فروش قالب‌های وب‌سایت، افزونه‌ها یا ابزارهای نرم‌افزاری.
  1. مفاهیم پیچیده: درک برخی مفاهیم مانند الگوریتم‌ها و ساختمان داده ممکن است دشوار باشد.
  2. نیاز به تمرین مداوم: برنامه‌نویسی نیازمند تکرار و تمرین است.
  3. پیدا کردن منابع مناسب: انتخاب منابع مناسب برای یادگیری ممکن است گیج‌کننده باشد.
  • با یک زبان ساده مانند Python یا JavaScript شروع کنید.
  • از اشتباهات نترسید و یاد بگیرید که آن‌ها بخشی از فرایند یادگیری هستند.
  • یادگیری را به بخش‌های کوچک تقسیم کنید و به تدریج پیش بروید.

برنامه نویسی یک مهارت قدرتمند است که می‌تواند مسیر شغلی شما را متحول کند و فرصت‌های بی‌پایانی برای خلاقیت و درآمدزایی ایجاد کند. با انتخاب زبان مناسب، استفاده از منابع معتبر و تمرین مداوم، می‌توانید به یک برنامه نویس ماهر تبدیل شوید.

یادگیری کد نویسی یک سفر هیجان‌انگیز است که نه تنها شما را با دنیای تکنولوژی آشنا می‌کند، بلکه به شما امکان می‌دهد تا بخشی از آینده دیجیتال باشید. از همین امروز شروع کنید و مهارت‌های خود را به سطح بعدی ارتقا دهید!


بیشتر بخوانید:

چگونه به کمک هوش مصنوعی کدنویسی کنیم؟

مهارت‌های مورد نیاز برای موفقیت در عصر هوش مصنوعی


برای دریافت مشاوره و آموزش تخصصی

مهارت کدنویسی و برنامه نویسی

با رشد سریع فناوری و ظهور AI، نیاز به مهارت‌هایی که به افراد کمک کند در این عصر نوآورانه موفق شوند، بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. عصر هوش مصنوعی نه تنها فرصت‌های جدیدی ایجاد کرده، بلکه چالش‌هایی نیز به همراه داشته است که نیازمند ترکیبی از مهارت‌های سخت (Hard Skills) و نرم (Soft Skills) هستند. در این مقاله، به بررسی مهارت‌های کلیدی مورد نیاز برای موفقیت در عصر AI و نحوه توسعه آن‌ها می‌پردازیم.

AI، بسیاری از فرآیندهای کاری را تغییر داده است و برخی مشاغل را به کلی متحول کرده است. به همین دلیل:

  1. تقاضا برای مهارت‌های تخصصی افزایش یافته است.
  2. مهارت‌های نرم برای تعامل با تکنولوژی و افراد حیاتی‌تر شده‌اند.
  3. یادگیری مداوم به یکی از نیازهای اصلی تبدیل شده است.

اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از کارهای تکراری را انجام دهد، اما انسان‌ها همچنان برای انجام وظایفی که نیازمند خلاقیت، تصمیم‌گیری استراتژیک و مهارت‌های اجتماعی هستند، نقش محوری دارند.

مهارت‌های سخت شامل توانایی‌ها و دانش فنی است که برای کار با هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط ضروری است.

AI بر پایه داده‌ها عمل می‌کند و برنامه‌نویسی نقش کلیدی در توسعه و مدیریت آن دارد. مهارت‌های مورد نیاز:

  • زبان‌های برنامه‌نویسی: مانند Python، R، و JavaScript. بیشتر بخوانید: چگونه به کمک هوش مصنوعی کدنویسی کنیم؟
  • تحلیل داده‌ها: درک اصول آمار و استفاده از ابزارهایی مانند Tableau و Power BI.
  • یادگیری ماشین: آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و Scikit-learn.

درک مفاهیم هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی، برای کار در این حوزه ضروری است.

  • توانایی کار با حجم‌های عظیم داده‌ها و استفاده از ابزارهایی مانند Apache Hadoop و Spark برای تحلیل و مدیریت داده‌ها.

در عصری که داده‌ها ارزشمندترین دارایی‌ها هستند، حفاظت از آن‌ها اهمیت بالایی دارد. مهارت‌های مرتبط شامل:

  • امنیت شبکه
  • رمزنگاری
  • تشخیص و پاسخ به تهدیدات امنیتی

توسعه فناوری‌های AR و VR در کنار هوش مصنوعی، دنیای جدیدی از فرصت‌ها ایجاد کرده است.

  • توانایی طراحی سیستم‌های کاربرپسند که تعامل انسان و ماشین را بهبود می‌بخشد.
  • مدیریت پروژه‌های پیچیده که شامل توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی هستند.
تماس بگیرید و یک ربع مشاوره کسب و کار رایگان از شرکت توسعه کسب و کار راه ایده آل دریافت کنید

در کنار مهارت‌های سخت، مهارت‌های نرم نقش حیاتی در موفقیت افراد در این عصر دارند. این مهارت‌ها بر قابلیت تعامل و تطبیق انسان‌ها با تغییرات سریع فناوری تمرکز دارند.

  • توانایی برقراری ارتباط واضح و موثر با تیم‌های چند رشته‌ای.
  • ترجمه مفاهیم فنی به زبان ساده برای ذی‌نفعان غیر فنی.
  • سرعت پیشرفت فناوری نیازمند آن است که افراد به طور مداوم مهارت‌های جدید بیاموزند.
  • توانایی سازگاری سریع با تغییرات فناوری و محیط‌های کاری.
  • دوره‌های تخصصی در زمینه‌های علوم داده، برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی از پلتفرم‌هایی مانند Coursera، edX و Udemy.
  • شرکت در پروژه‌های واقعی و کار با داده‌ها و سیستم‌های واقعی.
  • کتاب‌ها، مقالات و وبلاگ‌های مرتبط با هوش مصنوعی و فناوری.
  • شرکت در کنفرانس‌ها، سمینارها و گروه‌های آنلاین مرتبط با فناوری.
  • تجربه کار تیمی، مدیریت پروژه‌ها و توسعه مهارت‌های ارتباطی از طریق موقعیت‌های شغلی یا داوطلبانه.
  1. علوم داده: تحلیل داده‌های مشتریان برای پیش‌بینی رفتار آن‌ها و بهبود استراتژی‌های بازاریابی.
  2. امنیت سایبری: توسعه سیستم‌های هوشمند برای تشخیص تهدیدات امنیتی.
  3. UX/UI Design: طراحی رابط‌های کاربری ساده و جذاب برای سیستم‌های مجهز به AI.
  4. هوش هیجانی: مدیریت تیم‌های چند رشته‌ای و ایجاد محیط کاری مثبت.

عصر هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از مهارت‌های فنی و انسانی است. افراد باید علاوه بر یادگیری تکنولوژی‌های پیشرفته، بر توسعه مهارت‌های نرم خود نیز تمرکز کنند تا بتوانند در این محیط پویا و رقابتی به موفقیت دست یابند.

کلید موفقیت در عصر AI، یادگیری مداوم، انعطاف‌پذیری و توانایی سازگاری با تغییرات است. با تسلط بر مهارت‌های سخت و نرم، می‌توانید از فرصت‌های این عصر بهره‌برداری کنید و نقش فعالی در شکل‌دهی به آینده داشته باشید.


چگونه به کمک هوش مصنوعی تولید محتوا کنیم؟

گزارش شاخص هوش مصنوعی 2024

شبکه سازی: مهارتی حیاتی برای موفقیت در دنیای امروز

چگونه مهارت برنامه نویسی و کدنویسی را یاد بگیریم و از آن درآمد کسب کنیم؟


برای دریافت مشاوره و آموزش تخصصی

مهارت های عصر AI

هوش مصنوعی (AI) به طور چشمگیری روش‌های کدنویسی و توسعه نرم‌افزار را تغییر داده است. از ابزارهای هوش مصنوعی که به برنامه‌نویسان در تسریع فرآیند کدنویسی کمک می‌کنند، تا ایجاد کدهای هوشمند و رفع اشکالات، AI به یک ally ضروری در دنیای برنامه‌نویسی تبدیل شده است. در این مقاله، به بررسی چگونگی استفاده از هوش مصنوعی در کدنویسی، ابزارهای موجود و روندهای آینده این حوزه می‌پردازیم.

۱. ابزارهای هوش مصنوعی در کدنویسی

  • تولید کد با استفاده از مدل‌های زبان: ابزارهایی مانند OpenAI Codex و GitHub Copilot از مدل‌های زبان برای پیش‌بینی و تولید کد استفاده می‌کنند. این ابزارها می‌توانند بر اساس توضیحات متنی کاربران، کدهای مرتبط را تولید کنند. به عنوان مثال، اگر شما بخواهید تابعی برای محاسبه مجموع دو عدد بنویسید، می‌توانید به سادگی دستور دهید و این ابزار کد لازم را ارائه می‌دهد.
  • تست و دیباگ کردن: AI می‌تواند در تشخیص و رفع اشکالات کد به شما کمک کند. ابزارهایی مانند DeepCode و Snyk با استفاده از یادگیری ماشین، مشکلات امنیتی و نقاط ضعف کد را شناسایی کرده و به شما کمک می‌کنند تا کد را بهینه‌تر کنید.
  • مدیریت پروژه و همکاری: ابزارهایی مانند Jira و Trello با الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت پروژه کمک کنند و به برنامه‌نویسان در تعیین اولویت‌ها و زمان‌بندی‌ها یاری رسانند.

ب

۲. مراحل استفاده از هوش مصنوعی در کدنویسی

  • انتخاب ابزار مناسب: بسته به نیازهای پروژه خود، ابزارهای هوش مصنوعی مختلفی وجود دارند. بررسی ویژگی‌ها و مزایای هر ابزار می‌تواند به شما کمک کند تا بهترین گزینه را انتخاب کنید.
  • آموزش و تمرین: برای بهره‌وری بهتر از این ابزارها، بهتر است که با نحوه عملکرد آن‌ها آشنا شوید. اکثر این ابزارها دارای مستندات و آموزش‌های آنلاین هستند که می‌تواند به شما کمک کند.
  • تجزیه و تحلیل نتایج: پس از استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، نتایج را تجزیه و تحلیل کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا نقاط قوت و ضعف کدنویسی خود را شناسایی کنید و به بهبود مستمر ادامه دهید.

۳. چالش‌ها و ملاحظات

  • اعتماد به AI: هرچند هوش مصنوعی می‌تواند در کدنویسی به شما کمک کند، اما همیشه باید به نتایج آن شک کنید. کدهای تولید شده ممکن است نیاز به اصلاح و بررسی‌های انسانی داشته باشند.
  • مشکلات امنیتی: استفاده از هوش مصنوعی در تولید کد می‌تواند به خطرات امنیتی منجر شود. بنابراین، مهم است که همیشه امنیت کدهای تولید شده را بررسی کنید.

۴. آینده کدنویسی با هوش مصنوعی

به عنوان یکی از ترندهای مهم در صنعت نرم‌افزار، انتظار می‌رود که هوش مصنوعی در کدنویسی پیشرفت‌های بیشتری داشته باشد. از جمله این پیشرفت‌ها می‌توان به:

  • توسعه نرم‌افزار خودکار: در آینده، ممکن است نرم‌افزارهایی وجود داشته باشند که بتوانند بدون نیاز به دخالت انسانی، به طور کامل کدنویسی کنند.
  • یکپارچگی بیشتر با فرآیندهای توسعه: ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به طور بهتری با دیگر ابزارهای توسعه و مدیریت پروژه ادغام شوند و فرآیندهای توسعه نرم‌افزار را تسهیل کنند.
  • افزایش مهارت‌های انسانی: با استفاده از هوش مصنوعی، برنامه‌نویسان می‌توانند بر روی کارهای خلاقانه و پیچیده‌تر تمرکز کنند و کدنویسی‌های روزمره را به AI بسپارند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی در حال تغییر چهره کدنویسی و توسعه نرم‌افزار است. با استفاده از ابزارهای AI، برنامه‌نویسان می‌توانند سرعت و کیفیت کدنویسی خود را افزایش دهند. اما برای بهره‌برداری مؤثر از این تکنولوژی، آشنایی و بررسی دقیق ابزارها و چالش‌های مرتبط با آن ضروری است. با توجه به پیشرفت‌های مستمر در این زمینه، آینده کدنویسی به کمک هوش مصنوعی روشن به نظر می‌رسد.


بیشتر بخوانید: گزارش شاخص هوش مصنوعی 2024

برای دریافت

مشاوره تخصصی کسب و کار

گزارش شاخص هوش مصنوعی 2024 منتشر شد

گزارش شاخص هوش مصنوعی 2024 توسط دانشگاه استنفورد منتشر شد و در این گزارش، به بررسی جامعی از آخرین روندهای مربوط به هوش مصنوعی پرداخته شده است. این نسخه، که هفتمین گزارش از این سری محسوب می‌شود، جامع‌ترین گزارش تا به امروز بوده و به موضوعاتی همچون پیشرفت‌های فنی، دیدگاه عمومی نسبت به هوش مصنوعی و دینامیک‌های ژئوپلیتیک مرتبط با توسعه این فناوری پرداخته است.

فهرست و موضوعات اصلی گزارش:
گزارش شامل اطلاعات دقیق و داده‌های جدید در حوزه‌های مختلفی از جمله هزینه‌های آموزش هوش مصنوعی، بررسی مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی، و فصل جدیدی درباره تأثیرات هوش مصنوعی بر علم و پزشکی است. به طور کلی، این گزارش به مخاطبان مختلفی از جمله سیاست‌گذاران، پژوهشگران، مدیران و عموم مردم کمک می‌کند تا فهم بهتری از زمینه پیچیده هوش مصنوعی داشته باشند.

پیشرفت‌های قابل‌توجه در حوزه فنی:
در سال 2023، تعداد مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models) که در سراسر جهان معرفی شدند، نسبت به سال قبل دو برابر شد و دو سوم این مدل‌ها به صورت متن‌باز (Open Source) ارائه شده‌اند. همچنین، مدل‌هایی همچون Gemini Ultra به عملکردی مشابه سطح انسانی در برخی معیارهای ارزیابی مانند MMLU رسیده‌اند، و GPT-4 با عملکرد بالا در معیارهایی مانند HELM پیشرفت‌های قابل توجهی را نشان داده است.

سرمایه‌گذاری و استفاده از هوش مصنوعی:
سرمایه‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی، به ویژه در بخش هوش مصنوعی مولد، در سال گذشته افزایش چشمگیری داشته است. با وجود کاهش کلی سرمایه‌گذاری‌های خصوصی در سال‌های اخیر، سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی مولد به تقریب 8 برابر نسبت به سال 2022 رشد داشته و به 25.2 میلیارد دلار رسیده است. این روند افزایش، حاکی از تأثیرات قوی هوش مصنوعی بر کسب‌وکارها و تولید محصولات نوآورانه است.

جنبه‌های سیاسی و اجتماعی:
با رشد سریع فناوری هوش مصنوعی، سیاست‌گذاران در سراسر جهان نگران پیامدهای بالقوه این فناوری هستند و بر روی مدیریت چالش‌های احتمالی تمرکز می‌کنند. همچنین، اشاره شده که نگرانی‌های عمومی نسبت به توانایی هوش مصنوعی در ایجاد تصاویر و اطلاعات جعلی و تأثیرگذاری بر انتخابات، افزایش یافته است. به طور کلی، احساس نگرانی نسبت به هوش مصنوعی در بین عموم مردم رو به افزایش است.

پیشرفت‌های علمی و پزشکی با کمک هوش مصنوعی:
در حوزه علم و پزشکی، هوش مصنوعی در سال‌های اخیر توانسته است به عنوان یک ابزار کلیدی در تسریع پیشرفت‌های علمی شناخته شود. سیستم‌هایی همچون AlphaDev و GNoME نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به فرآیندهای کشف مواد و الگوریتم‌های کارآمدتر کمک کند.

تأثیر هوش مصنوعی بر نیروی کار:
مطالعات جدید نشان می‌دهند که هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری نیروی کار را افزایش دهد و کیفیت کار را بهبود بخشد. از سوی دیگر، بر اساس داده‌های ارائه شده، استفاده نامناسب از هوش مصنوعی بدون نظارت کافی می‌تواند به افت عملکرد کارکنان منجر شود.

رشد استفاده از هوش مصنوعی در آموزش و پرورش:
در حوزه آموزش، افزایش چشمگیری در تعداد برنامه‌های تحصیلی مرتبط با هوش مصنوعی در سراسر جهان دیده می‌شود. همچنین، در کشورهایی مانند آمریکا و کانادا، تعداد فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر در حال افزایش است.

تأثیرات جهانی و سیاست‌گذاری‌های مرتبط با هوش مصنوعی:
تعداد قوانین مرتبط با هوش مصنوعی در سطح جهانی افزایش یافته و سیاست‌گذاران در کشورهای مختلف در حال تلاش برای تدوین چارچوب‌های قانونی مناسب هستند. در سال 2023، ایالات متحده با 25 قانون مرتبط با هوش مصنوعی در جایگاه اول قرار داشته و به سرعت در حال تدوین سیاست‌های مرتبط با این حوزه است.

### نتیجه‌گیری
این گزارش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در حال حاضر به یکی از نیروهای اصلی تغییر در جامعه و اقتصاد تبدیل شده است و سرعت پیشرفت‌های آن در سال‌های اخیر بی‌سابقه بوده است. همزمان، نگرانی‌ها در مورد پیامدهای احتمالی هوش مصنوعی نیز افزایش یافته و نیاز به تدوین سیاست‌ها و قوانین کارآمد برای مدیریت این فناوری بیش از پیش احساس می‌شود.

برای مطالعه گزارش کامل، می‌توانید به [گزارش شاخص هوش مصنوعی 2024] مراجعه کنید.