چگونه هوش مصنوعی را در وب‌سایت خود پیاده‌سازی کنیم؟

مقدمه

در عصر دیجیتال امروز، هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به یک مؤلفه ضروری برای وب‌سایت‌های مدرن است. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت شما می‌تواند تجربه کاربری را به طور چشمگیری بهبود بخشد، کارایی را افزایش دهد و مزیت رقابتی قابل توجهی ایجاد کند. این مقاله به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از چگونگی پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در وب‌سایت خود کسب کنید.

هوش مصنوعی دیگر فقط مختص شرکت‌های بزرگ فناوری نیست. امروزه، با توسعه ابزارها و خدمات مقرون به صرفه، حتی کسب‌وکارهای کوچک و متوسط می‌توانند از قدرت هوش مصنوعی برای ارتقای وب‌سایت خود بهره‌مند شوند. در این راهنمای جامع، ما تمام جنبه‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت شما را بررسی خواهیم کرد – از فناوری‌های پایه گرفته تا راه‌حل‌های عملی و نکات پیاده‌سازی.

فهرست مطالب

مبانی هوش مصنوعی برای وب‌سایت‌ها
مزایای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت شما
کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها
فناوری‌های هوش مصنوعی برای وب‌سایت‌ها
پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند
بهینه‌سازی جستجو با هوش مصنوعی
شخصی‌سازی محتوا با هوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی در وب‌سایت شما
تحلیل داده و بینش‌های هوشمند
هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO)
امنیت وب‌سایت با هوش مصنوعی
چالش‌ها و راه‌حل‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی
آینده هوش مصنوعی در طراحی وب
نمونه‌های موفق پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران
نتیجه‌گیری

مبانی هوش مصنوعی برای وب‌سایت‌ها

هوش مصنوعی به توانایی ماشین‌ها برای انجام وظایفی اشاره دارد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. در زمینه توسعه وب، هوش مصنوعی شامل الگوریتم‌ها و فناوری‌هایی است که به وب‌سایت‌ها امکان می‌دهد داده‌ها را تحلیل کنند، الگوها را تشخیص دهند، از تجربیات یاد بگیرند و تصمیمات هوشمند بگیرند.

مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان وب

یادگیری ماشین (Machine Learning): این شاخه از هوش مصنوعی به سیستم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP): فناوری‌ای که به کامپیوترها امکان می‌دهد زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند.
بینایی کامپیوتر (Computer Vision): توانایی کامپیوترها برای استخراج اطلاعات از تصاویر و ویدیوها.
هوش مصنوعی تعاملی (Interactive AI): سیستم‌هایی که می‌توانند با کاربران به شیوه‌ای طبیعی و معنادار تعامل داشته باشند.

سطوح پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها

سطح ابتدایی: استفاده از ابزارها و پلاگین‌های آماده برای افزودن قابلیت‌های ساده هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌های پایه.
سطح میانی: استفاده از APIهای هوش مصنوعی و خدمات ابری برای پیاده‌سازی قابلیت‌های پیشرفته‌تر مانند تحلیل احساسات و شخصی‌سازی محتوا.
سطح پیشرفته: توسعه و پیاده‌سازی راه‌حل‌های سفارشی هوش مصنوعی که کاملاً با وب‌سایت و نیازهای کسب‌وکار شما یکپارچه شده‌اند.

مزایای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت شما

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت شما می‌تواند مزایای قابل توجهی به همراه داشته باشد:

بهبود تجربه کاربری

پاسخگویی فوری: چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی می‌توانند به سؤالات کاربران به صورت آنی پاسخ دهند.
تعامل شخصی‌سازی شده: محتوا و پیشنهادات متناسب با علایق و رفتار هر کاربر.
ناوبری هوشمند: کمک به کاربران برای یافتن سریع‌تر آنچه به دنبال آن هستند.

افزایش کارایی عملیاتی

خودکارسازی وظایف تکراری: آزادسازی منابع انسانی برای تمرکز بر فعالیت‌های ارزشمندتر.
پردازش سریع‌تر اطلاعات: تحلیل حجم زیادی از داده‌ها در زمان کوتاه.
کاهش خطاهای انسانی: دقت بیشتر در انجام وظایف روتین.

افزایش نرخ تبدیل و فروش

پیشنهادات محصول هوشمند: توصیه محصولات مرتبط بر اساس رفتار خرید و ترجیحات کاربر.
بهینه‌سازی قیمت‌گذاری: تنظیم قیمت‌ها بر اساس تقاضا و رفتار بازار.
کاهش نرخ رها کردن سبد خرید: با ارائه کمک به موقع و حل مشکلات احتمالی.

رقابتی ماندن در بازار

نوآوری در ارائه خدمات: ارائه قابلیت‌هایی که رقبا ممکن است هنوز نداشته باشند.
پاسخگویی سریع‌تر به تغییرات بازار: تحلیل روندها و تطبیق سریع با آنها.
جذب نسل جدید مشتریان: جوانان امروز انتظار تعامل با فناوری‌های پیشرفته را دارند.

کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها

چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی

چت‌بات‌ها یکی از رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در وب‌سایت‌ها هستند. این ابزارها می‌توانند:

به سؤالات متداول پاسخ دهند
کاربران را در فرآیند خرید راهنمایی کنند
اطلاعات محصولات را ارائه دهند
سفارشات را پیگیری کنند
پشتیبانی 24/7 ارائه دهند

شخصی‌سازی محتوا و پیشنهادات

با تحلیل رفتار، ترجیحات و سابقه جستجوی کاربران، می‌توانید:

محتوای صفحه اصلی را برای هر کاربر شخصی‌سازی کنید
محصولات یا خدمات مرتبط را پیشنهاد دهید
ایمیل‌های مارکتینگ شخصی‌سازی شده ارسال کنید
تبلیغات هدفمند نمایش دهید

جستجوی هوشمند و بهبود یافته

موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند:

منظور واقعی کاربر از عبارات جستجو را درک کنند
نتایج را بر اساس رفتار قبلی کاربر اولویت‌بندی کنند
امکان جستجوی صوتی و تصویری ارائه دهند
پیشنهادات جستجوی هوشمند ارائه دهند

تحلیل احساسات و بازخورد کاربران

با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی، می‌توانید:

نظرات و بازخوردهای کاربران را تحلیل کنید
رضایت مشتری را ارزیابی کنید
مشکلات رایج را شناسایی کنید
به بازخوردهای منفی سریعاً رسیدگی کنید

تشخیص تقلب و امنیت

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند:

الگوهای مشکوک را شناسایی کنند
حملات سایبری را تشخیص و مسدود کنند
از اطلاعات حساس محافظت کنند
ربات‌ها را از کاربران واقعی تشخیص دهند

فناوری‌های هوش مصنوعی برای وب‌سایت‌ها

برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت خود، فناوری‌های مختلفی در دسترس هستند:

APIهای هوش مصنوعی آماده

سرویس‌های ابری متعددی APIهای هوش مصنوعی قدرتمند ارائه می‌دهند:

Google Cloud AI: مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی شامل Vision AI، Natural Language AI و Dialogflow برای توسعه چت‌بات‌ها.
Microsoft Azure Cognitive Services: مجموعه‌ای از APIهای هوش مصنوعی برای بینایی، گفتار، زبان و تصمیم‌گیری.
IBM Watson: ارائه خدمات پیشرفته NLP، تشخیص تصویر و یادگیری ماشین.
Amazon AWS AI Services: شامل Amazon Lex برای چت‌بات‌ها، Amazon Personalize برای سیستم‌های توصیه‌گر و Amazon Comprehend برای NLP.

کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین

برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند راه‌حل‌های سفارشی‌تری ایجاد کنند:

TensorFlow.js: نسخه جاوااسکریپت TensorFlow که امکان اجرای مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در مرورگر فراهم می‌کند.
Brain.js: کتابخانه یادگیری ماشین جاوااسکریپت که استفاده از شبکه‌های عصبی را ساده می‌کند.
ml5.js: لایه‌ای روی TensorFlow.js که برای هنرمندان، طراحان و توسعه‌دهندگان غیرمتخصص طراحی شده است.

پلتفرم‌های چت‌بات بدون نیاز به کدنویسی

برای پیاده‌سازی سریع چت‌بات‌ها بدون نیاز به مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته:

Dialogflow: پلتفرم گوگل برای ساخت رابط‌های گفتگویی.
ManyChat: ابزاری ساده برای ایجاد چت‌بات‌های فیس‌بوک مسنجر.
Botpress: پلتفرم متن‌باز برای ایجاد چت‌بات‌های پیشرفته.
Rasa: چارچوب متن‌باز برای توسعه دستیارهای مکالمه‌ای.

پیاده‌سازی چت‌بات‌های هوشمند

چت‌بات‌ها یکی از ساده‌ترین و محبوب‌ترین راه‌ها برای شروع پیاده‌سازی هوش مصنوعی در وب‌سایت شما هستند.

انتخاب نوع مناسب چت‌بات

چت‌بات‌های مبتنی بر قوانین: این چت‌بات‌ها بر اساس مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعیین شده عمل می‌کنند. آنها برای پاسخگویی به سؤالات ساده و متداول مناسب هستند.
چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: این چت‌بات‌ها از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند تا منظور کاربر را درک کنند و پاسخ‌های مناسب ارائه دهند.
چت‌بات‌های ترکیبی: ترکیبی از رویکردهای مبتنی بر قوانین و هوش مصنوعی که می‌توانند هم پاسخ‌های دقیق به سؤالات متداول ارائه دهند و هم با درک زبان طبیعی، گفتگوهای پیچیده‌تر را مدیریت کنند.

مراحل پیاده‌سازی چت‌بات

تعیین اهداف و کاربردها:

پشتیبانی مشتری
- راهنمایی در فرآیند خرید
- جمع‌آوری اطلاعات
- ارائه اطلاعات محصول

انتخاب پلتفرم یا ابزار مناسب:

برای پیاده‌سازی سریع: Dialogflow، Botpress، Tidio

- برای راه‌حل‌های سفارشی: Rasa، Microsoft Bot Framework

طراحی و سناریوها:

شناسایی سؤالات متداول
- طراحی مسیرهای گفتگو
- ایجاد پاسخ‌های مناسب
- تعیین نقاط انتقال به اپراتور انسانی

آموزش و بهبود مدل:

جمع‌آوری داده‌های آموزشی
- آموزش مدل با مثال‌های متنوع
- تست و اصلاح خطاها
- بهبود مستمر بر اساس تعاملات واقعی

یکپارچه‌سازی با وب‌سایت:

افزودن ویجت چت‌بات به وب‌سایت
- اتصال به سیستم‌های پشتیبانی موجود
- یکپارچه‌سازی با پایگاه داده محصولات
- تنظیم زمان‌بندی و شرایط ظاهر شدن چت‌بات

نمونه کد برای پیاده‌سازی چت‌بات ساده با Dialogflow و JavaScript

<span style="font-size: 14pt;"><code _ngcontent-ng-c2558446723="" role="text" data-test-id="code-content" class="code-container formatted ng-tns-c2558446723-36" data-sourcepos="232:1-245:3"><span class="hljs-comment">// پیاده‌سازی چت‌بات Dialogflow در وب‌سایت</span>
<span class="hljs-built_in">document</span>.addEventListener(<span class="hljs-string">'DOMContentLoaded'</span>, <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span>() </span>{
  <span class="hljs-comment">// تنظیمات اولیه Dialogflow</span>
  <span class="hljs-keyword">const</span> dfMessenger = <span class="hljs-built_in">document</span>.createElement(<span class="hljs-string">'df-messenger'</span>);
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'chat-title'</span>, <span class="hljs-string">'دستیار هوشمند سایت'</span>);
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'agent-id'</span>, <span class="hljs-string">'YOUR_DIALOGFLOW_AGENT_ID'</span>);
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'language-code'</span>, <span class="hljs-string">'fa'</span>);
  <span class="hljs-comment">// تنظیم استایل</span>
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'chat-icon'</span>, <span class="hljs-string">'https://example.com/chat-icon.png'</span>);
  <span class="hljs-comment">// افزودن به صفحه</span>
  <span class="hljs-built_in">document</span>.body.appendChild(dfMessenger);
});
</code></span>

				
					
				1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

						<span style="font-size: 14pt;"><code _ngcontent-ng-c2558446723="" role="text" data-test-id="code-content" class="code-container formatted ng-tns-c2558446723-36" data-sourcepos="232:1-245:3"><span class="hljs-comment">// پیاده‌سازی چت‌بات Dialogflow در وب‌سایت</span>
<span class="hljs-built_in">document</span>.addEventListener(<span class="hljs-string">'DOMContentLoaded'</span>, <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">function</span>() </span>{
  <span class="hljs-comment">// تنظیمات اولیه Dialogflow</span>
  <span class="hljs-keyword">const</span> dfMessenger = <span class="hljs-built_in">document</span>.createElement(<span class="hljs-string">'df-messenger'</span>);
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'chat-title'</span>, <span class="hljs-string">'دستیار هوشمند سایت'</span>);
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'agent-id'</span>, <span class="hljs-string">'YOUR_DIALOGFLOW_AGENT_ID'</span>);
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'language-code'</span>, <span class="hljs-string">'fa'</span>);
  <span class="hljs-comment">// تنظیم استایل</span>
  dfMessenger.setAttribute(<span class="hljs-string">'chat-icon'</span>, <span class="hljs-string">'https://example.com/chat-icon.png'</span>);
  <span class="hljs-comment">// افزودن به صفحه</span>
  <span class="hljs-built_in">document</span>.body.appendChild(dfMessenger);
});
</code></span>

					

			

بهینه‌سازی جستجو با هوش مصنوعی

موتورهای جستجوی سنتی اغلب بر اساس تطبیق کلیدواژه‌ها عمل می‌کنند. با پیاده‌سازی جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانید تجربه جستجو را به طور قابل توجهی بهبود بخشید.

مزایای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی

درک معنایی: فهم منظور واقعی کاربر فراتر از کلمات دقیق مورد استفاده
تصحیح خودکار و پیشنهاد جستجو: اصلاح اشتباهات تایپی و ارائه پیشنهادات مرتبط
نتایج شخصی‌سازی شده: اولویت‌بندی نتایج بر اساس رفتار قبلی کاربر
پشتیبانی از جستجوی چندرسانه‌ای: امکان جستجو با تصویر یا صدا

روش‌های پیاده‌سازی جستجوی هوشمند

استفاده از سرویس‌های جستجوی آماده:

Elasticsearch با افزونه‌های هوش مصنوعی
- Algolia با قابلیت‌های یادگیری ماشین
- Google Programmable Search Engine با امکانات هوش مصنوعی

پیاده‌سازی سفارشی با کتابخانه‌های NLP:

استفاده از word2vec یا BERT برای درک معنایی عبارات جستجو
- پیاده‌سازی تحلیل احساسات برای ارزیابی بهتر نتایج
- استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهبود نتایج بر اساس رفتار کاربران

نمونه پیاده‌سازی جستجوی معنایی با Elasticsearch و Python

<span style="font-size: 14pt;"><code _ngcontent-ng-c2558446723="" role="text" data-test-id="code-content" class="code-container formatted ng-tns-c2558446723-37" data-sourcepos="280:1-314:39"><span class="hljs-keyword">from</span> elasticsearch <span class="hljs-keyword">import</span> Elasticsearch
<span class="hljs-keyword">from</span> elasticsearch_dsl <span class="hljs-keyword">import</span> Search
<span class="hljs-keyword">import</span> nltk
<span class="hljs-keyword">from</span> nltk.stem <span class="hljs-keyword">import</span> WordNetLemmatizer

<span class="hljs-comment"># راه‌اندازی Elasticsearch</span>
es = Elasticsearch([{<span class="hljs-string">'host'</span>: <span class="hljs-string">'localhost'</span>, <span class="hljs-string">'port'</span>: <span class="hljs-number">9200</span>}])

<span class="hljs-comment"># کلاس جستجوی معنایی</span>
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">SemanticSearch</span>:</span>
    <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">__init__</span>(<span class="hljs-params">self</span>):</span>
        self.lemmatizer = WordNetLemmatizer()
        nltk.download(<span class="hljs-string">'wordnet'</span>)

    <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">preprocess_query</span>(<span class="hljs-params">self, query</span>):</span>
        <span class="hljs-comment"># پیش‌پردازش و لماتیزه کردن عبارت جستجو</span>
        tokens = nltk.word_tokenize(query.lower())
        lemmatized = [self.lemmatizer.lemmatize(token) <span class="hljs-keyword">for</span> token <span class="hljs-keyword">in</span> tokens]
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">" "</span>.join(lemmatized)

    <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">search</span>(<span class="hljs-params">self, query, index=<span class="hljs-string">"products"</span>, size=<span class="hljs-number">10</span></span>):</span>
        processed_query = self.preprocess_query(query)
        <span class="hljs-comment"># استفاده از جستجوی فازی و تقویت فیلدهای مختلف</span>
        search_query = {
            <span class="hljs-string">"multi_match"</span>: {
                <span class="hljs-string">"query"</span>: processed_query,
                <span class="hljs-string">"fields"</span>: [<span class="hljs-string">"title^3"</span>, <span class="hljs-string">"description^2"</span>, <span class="hljs-string">"categories"</span>, <span class="hljs-string">"tags"</span>],
                <span class="hljs-string">"fuzziness"</span>: <span class="hljs-string">"AUTO"</span>,
                <span class="hljs-string">"operator"</span>: <span class="hljs-string">"or"</span>
            }
        }
        response = es.search(index=index, body={<span class="hljs-string">"query"</span>: search_query, <span class="hljs-string">"size"</span>: size})
        <span class="hljs-keyword">return</span> response[<span class="hljs-string">"hits"</span>][<span class="hljs-string">"hits"</span>]
</code></span>

				
					
				1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

						<span style="font-size: 14pt;"><code _ngcontent-ng-c2558446723="" role="text" data-test-id="code-content" class="code-container formatted ng-tns-c2558446723-37" data-sourcepos="280:1-314:39"><span class="hljs-keyword">from</span> elasticsearch <span class="hljs-keyword">import</span> Elasticsearch
<span class="hljs-keyword">from</span> elasticsearch_dsl <span class="hljs-keyword">import</span> Search
<span class="hljs-keyword">import</span> nltk
<span class="hljs-keyword">from</span> nltk.stem <span class="hljs-keyword">import</span> WordNetLemmatizer
 
<span class="hljs-comment"># راه‌اندازی Elasticsearch</span>
es = Elasticsearch([{<span class="hljs-string">'host'</span>: <span class="hljs-string">'localhost'</span>, <span class="hljs-string">'port'</span>: <span class="hljs-number">9200</span>}])
 
<span class="hljs-comment"># کلاس جستجوی معنایی</span>
<span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">SemanticSearch</span>:</span>
    <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">__init__</span>(<span class="hljs-params">self</span>):</span>
        self.lemmatizer = WordNetLemmatizer()
        nltk.download(<span class="hljs-string">'wordnet'</span>)
 
    <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">preprocess_query</span>(<span class="hljs-params">self, query</span>):</span>
        <span class="hljs-comment"># پیش‌پردازش و لماتیزه کردن عبارت جستجو</span>
        tokens = nltk.word_tokenize(query.lower())
        lemmatized = [self.lemmatizer.lemmatize(token) <span class="hljs-keyword">for</span> token <span class="hljs-keyword">in</span> tokens]
        <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">" "</span>.join(lemmatized)
 
    <span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title">search</span>(<span class="hljs-params">self, query, index=<span class="hljs-string">"products"</span>, size=<span class="hljs-number">10</span></span>):</span>
        processed_query = self.preprocess_query(query)
        <span class="hljs-comment"># استفاده از جستجوی فازی و تقویت فیلدهای مختلف</span>
        search_query = {
            <span class="hljs-string">"multi_match"</span>: {
                <span class="hljs-string">"query"</span>: processed_query,
                <span class="hljs-string">"fields"</span>: [<span class="hljs-string">"title^3"</span>, <span class="hljs-string">"description^2"</span>, <span class="hljs-string">"categories"</span>, <span class="hljs-string">"tags"</span>],
                <span class="hljs-string">"fuzziness"</span>: <span class="hljs-string">"AUTO"</span>,
                <span class="hljs-string">"operator"</span>: <span class="hljs-string">"or"</span>
            }
        }
        response = es.search(index=index, body={<span class="hljs-string">"query"</span>: search_query, <span class="hljs-string">"size"</span>: size})
        <span class="hljs-keyword">return</span> response[<span class="hljs-string">"hits"</span>][<span class="hljs-string">"hits"</span>]
</code></span>

					

			

شخصی‌سازی محتوا با هوش مصنوعی

شخصی‌سازی محتوا یکی از قدرتمندترین کاربردهای هوش مصنوعی در وب‌سایت‌هاست که می‌تواند نرخ تبدیل را تا 30% افزایش دهد.

انواع شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی

شخصی‌سازی محتوای صفحه اصلی:

نمایش محصولات یا مقالات مرتبط با علایق کاربر
- تغییر ترتیب بخش‌های صفحه بر اساس رفتار قبلی
- نمایش پیشنهادات ویژه متناسب با کاربر

سیستم‌های توصیه‌گر محصول:

توصیه محصولات مرتبط با خریدهای قبلی
- پیشنهاد محصولات مکمل
- نمایش “افرادی که این محصول را خریدند، این موارد را هم خریده‌اند”

شخصی‌سازی ایمیل‌های مارکتینگ:

ارسال پیشنهادات متناسب با علایق هر کاربر
- بهینه‌سازی زمان ارسال ایمیل بر اساس

وبلاگ

چگونه هوش مصنوعی را در وب‌سایت خود پیاده‌سازی کنیم؟

چگونه هوش مصنوعی را در وب‌سایت خود پیاده‌سازی کنیم؟

مقدمه

فهرست مطالب

مبانی هوش مصنوعی برای وب‌سایت‌ها