هوش مصنوعی را باید عرصه پهناور تلاقی و ملاقات بسیاری از دانش‌ها، علوم، و فنون قدیم و جدید دانست. هوش مصنوعی به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند رفتارهایی و واکنش‌هایی(مشابه رفتارهای هوشمند انسانی) از جمله درک شرایط پیچیده، شبیه‌سازی فرایندهای تفکری و شیوه‌های استدلالی انسان و پاسخ موفق به آن، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسایل را داشته باشند.

امروزه پیشرفت این موضوع در ابعاد مختلف زندگی به یکی از مهم‌ترین مسائل پژوهشگران و محققان تبدیل شده است. حال باتوجه به پیچیدگی تصمیمات در حوزه پزشکی که یکی از مهم‌ترین حوزه‌های زندگی افراد جامعه می‌باشد، پزشکان و افراد متخصص در این حوزه بر آن شده‌اند تا از جدیدترین دستاوردهای حوزه هوش مصنوعی در فعالیت‌های خود( تشخیص بیماری و درمان) استفاده کنند.

اخیرا در رابطه با کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی و بهداشت مطالب و مقالات متنوعی منتشر شده است. نتایج بسیاری از این پژوهش‌ها نشان داده است آینده حوزه پزشکی باتوجه به ورود هوش مصنوعی به این حوزه، دچار تحولات عظیمی خواهد شد. حال در این نوشته تعدادی از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت و پزشکی بررسی می‌شود."انجمن پزشکی آمریکا"(AMA) اخیرا کدی برای سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ثبت کرده است تا حوزه سلامت بتواند گام‌های مهمی را به سوی سازگاری هوش مصنوعی با پزشکی بردارد.



روش‌های تشخیصی دگرگون‌کننده

بسیاری از پیشرفت‌های در حال ظهور از جمله تأثیر هوش مصنوعی بر سلامت، روش‌های تشخیصی را در بر دارند که برای به کار بردن آنها باید هوش مصنوعی را آموزش داد تا بتواند ویژگی‌های شرایط گوناگون را تشخیص دهد. یکی از این سیستم‌ها، "IDx-DR" است که از هوش مصنوعی برای تشخیص "شبکیه‌رنجوری دیابتی(diabetic retinopathy)" استفاده می‌کند. شرکت‌های گوگل و "وریلی"(Verily) نیز با همکاری یکدیگر، یک سیستم هوش مصنوعی ابداع کرده‌اند تا بیماران مبتلا به دیابت را با کمک آن شناسایی کنند.

اگرچه این گونه سیستم‌ها به دستگاه‌های بالینی نیاز دارند اما پژوهشگران مرکز چشم‌پزشکی "دانشگاه میشیگان"(UM)، یک سیستم تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی ابداع کرده‌اند که می‌تواند شبکیه‌رنجوری دیابتی را با کمک دوربین تلفن همراه تشخیص دهد. این ابزار تصویربرداری موسوم به "رتیناسکوپ"(RetinaScope)، از هوش مصنوعی و فناوری‌های کنونی تلفن همراه استفاده می‌کند تا دسترسی به فناوری تصویربرداری از شبکیه را افزایش دهد.

گوگل، کارهای گسترده‌ای در رابطه با هوش مصنوعی انجام داده است که یکی از برجسته‌ترین آنها، استفاده از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی در تشخیص سرطان ریه است. این سیستم، با کمک یک الگوریتم یادگیری عمیق که قابلیت تحلیل سی‌تی اسکن را دارد، آموزش داده می‌شود تا احتمال وجود بیماری را در فرد تشخیص دهد.

پژوهشگران دریافتند که سیستم هوش مصنوعی می‌تواند هنگام تحلیل سی‌تی اسکن، سرطان ریه را تا پنج درصد دقیق‌تر از متخصصان تشخیص دهد و تا ۱۱ درصد به کاهش احتمال وقوع خطا در تشخیص کمک کند. پژوهش مشابهی نشان داد که یک برنامه یادگیری ماشینی می‌تواند بیماری قلبی را با دقتی بیش از روش‌های قدیمی تشخیص دهد.

پژوهش‌های دیگری نیز در زمینه تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارند که از آنها می‌توان به تشخیص اسکیزوفرنی و بیماری قلبی با کمک حسگرهای پوشیدنی شرکت اپل اشاره کرد. کمک گرفتن از پزشکان در تشخیص بیماری‌ها نیز حوزه دیگری از سلامت است که ظرفیت بالایی برای استفاده از هوش مصنوعی دارد.

بررسی بیماری با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های تشخیصی می‌تواند داده‌های به دست آمده را با سرعت و دقت یک فرد حرفه‌ای بررسی کند. پژوهشگران "واحد پزشکی وایل کرنل"(Weill Cornell Medicine)، هوش مصنوعی را برای کمک به بارداری موفق به کار گرفتند. آنها یک الگوریتم هوش مصنوعی را با کمک ۱۲ هزار تصویر از رحم انسان آموزش دادند تا سیستم بتواند تفاوت میان رحم بارور و ناسالم را تشخیص دهد. این پژوهش نشان داد که الگوریتم هوش مصنوعی موسوم به "استروک"(Stork) می‌تواند کار خود را با دقت ۹۷ درصد انجام دهد. پژوهشگران با ابداع این سیستم، گام‌های مهمی به سوی ارائه یک روش استاندارد برای پژوهش در این زمینه برداشتند.

علاوه بر موارد ذکر شده، پژوهشگران برای تشخیص آمادگی بیماران برای جراحی نیز از هوش مصنوعی استفاده کردند. پژوهش آنها نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یادگیری ماشینی برای تشخیص بیمارانی که آماده جراحی قرنیه هستند و کسانی که ممکن است پیامدهای پس از جراحی را تجربه کنند، استفاده کرد. پژوهشگران دریافتند که این سیستم هوش مصنوعی می‌تواند داوطلبان آماده برای جراحی را با ۹۳.۴ درصد تشخیص دهد.



بهبود تشخیص بیماران مبتلا به سرطان

هوش مصنوعی در زمینه تشخیص و مدیریت سرطان نیز امیدوارکننده است. پژوهشگران "دانشگاه اوساکا"(Osaka Univer

sity) ژاپن، اخیراً سیستمی ابداع کرده‌اند که می‌تواند انواع گوناگون سلول سرطانی را از هم تشخیص دهد. تعداد زیاد و تنوع سلول سرطانی که در بیماران دیده می‌شود، شناسایی انواع آنها را برای انسان دشوار می‌سازد. سیستم هوش مصنوعی پژوهشگران اوساکا که بر اساس یک شبکه عصبی پیچشی ابداع شده، شکل خاصی از هوش مصنوعی است که سیستم بصری انسان را مدل‌سازی می‌کند. پژوهشگران پس از آموزش این سیستم با هشت هزار تصویر از انواع سلول‌، دریافتند که دقت آن در شناسایی سلول‌ها ۹۸ درصد است.

پژوهشگران "دانشگاه لوکزامبورگ"(University of Luxembourg)، یک مدل رایانه‌ای مبتنی بر یادگیری ماشینی ابداع کرده‌اند که می‌تواند متابولیسم سلول‌های سرطانی را شبیه‌سازی کند. آنها این روش را برای تحلیل اثرات داروهای گوناگون بر توقف گسترش سرطان به کار بردند و پس از ایجاد مدل‌های دیجیتالی سلول‌های سالم و سلول‌های سرطانی، داده‌های ژنتیکی به دست آمده از ۱۰ هزار بیمار را با آن ادغام کردند.

پژوهشگران، مدل‌های رایانه‌ای را برای شبیه‌سازی اثرات ترکیبات متفاوت بر متابولیسم سلولی به کار بردند. شبیه‌سازی با مدل‌های سلول سرطانی نشان داد که داروها می‌توانند رشد سرطان را به صورت مؤثر مهار کنند اما شبیه‌سازی با سلول‌های سالم، ایمنی داروها را مورد بررسی قرار داد.

بررسی بیماران از راه دور

ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های پوشیدنی، به پزشکان امکان می‌دهد تا بیماران خود را از راه دور بررسی کنند. شرکت "Current Health"، یک ابزار پوشیدنی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه داده است که می‌تواند نشانه‌های حیات بیمار را در خانه مورد بررسی قرار دهد. این شرکت پیشتر مجوز استفاده از ابزار پوشیدنی خود را کسب کرده بود اما اخیرا موفق شده مجوز "سازمان غذا و داروی آمریکا" (FDA) را برای استفاده در خانه نیز به دست آورد.

این ابزار بی‌سیم، ضربان قلب، تنفس، دما و تحرک بدن کاربر را مورد بررسی قرار می‌دهد. پژوهشگران با کمک این ابزار پوشیدنی می‌توانند اطلاعات مربوط به سلامت بیمار خود را در زمان واقعی و به صورت به روز رسانی شده در اختیار داشته باشند تا وضعیت سلامت آن‌ها را مدیریت کنند. این فناوری برای تحلیل داده‌ها و تشخیص مشکلات سلامتی، از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند.

برخی از پژوهشگران، هوش مصنوعی را در ساعت‌های هوشمند به کار برده‌اند تا از آن برای بررسی شرایط بیماران قلبی استفاده کنند. آن‌ها این فناوری را برای تشخیص "کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک" (HCM) به کار گرفتند. کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک، نوعی بیماری قلبی است که می‌تواند پیامدهای جدی برای سلامت بیمار به همراه داشته باشد و معمولاً در بررسی‌های بالینی تشخیص داده نمی‌شود. پژوهشگران با به کار گرفتن یادگیری ماشینی و یک حسگر پوشیدنی، روشی غیرتهاجمی برای شناسایی بیماری ابداع کردند.



بررسی ژنتیک

یک گروه پژوهشی، اخیرا موفق شده‌اند با استفاده از هوش مصنوعی، جهش‌های ژنتیکی جدیدی در رابطه با اوتیسم کشف کنند. آن‌ها از یادگیری عمیق برای بررسی نواحی خاصی از ژنوم استفاده کردند که شاید تأثیر زیادی در تولید ژن‌های خاص نداشته باشند اما در بروز بیماری اوتیسم مؤثر هستند.

پژوهشگران، ۱۲۰ هزار جهش ژنتیکی را بررسی کردند تا ژن‌های مرتبط با بیماری اوتیسم را شناسایی کنند. این نتایج، دلایل دقیق ابتلاء به اوتیسم را نشان ندادند اما ژن‌هایی را مشخص کردند که با این بیماری مرتبط هستند.

الگوریتم یادگیری عمیق به کار رفته در این پژوهش، داده‌های پیچیده‌ای را تحلیل کرد تا الگوهای چالش‌برانگیز در شناسایی بیماری را نشان دهد. این الگوریتم در تحلیل ژنوم، نواحی خاصی از DNA را تشخیص داد که در تنظیم ژن‌ها نقش دارند.

سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه مشخصی کاربرد دارند و برای نمونه جهت تشخیص یک بیماری خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند. این موضوع سؤالاتی را پیش می‌آورد: آیا برای تمام بیماری‌ها چنین سیستم‌هایی مورد نیاز است؟ در مورد کدام بیماری‌ها باید چنین سیستم‌هایی را طراحی کرد؟ آیا سیستم‌های مختلف برای تشخیص‌های مختلف باید با یکدیگر یکپارچه شوند؟ یکپارچگی آن‌ها چگونه باید انجام شود؟ آیا باید پایگاه دانش جامع و مشترک در حوزه‌های مختلف طراحی گردد؟ «در ظاهر این موارد باعث شده‌اند تا سیستم‌های هوش مصنوعی به طور عمومی در قالب امور پژوهشی مطرح باشند و کمتر دیده می‌شود که چنین سیستم‌هایی به طور واقعی در عمل مورد استفاده قرار گیرند.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی دارای پتانسیل‌های زیادی برای بهبود تصمیم‌گیری‌های پزشکی است، اما اجرای موفق این نوع سیستم‌ها در پزشکی، علاوه بر توجه به اصول مورد نیاز برای هر سیستم اطلاعاتی دیگر از جمله توجه به عوامل سازمانی، رفتاری، فرهنگی، مدیریتی، اقتصادی، آموزشی و فنی، مستلزم موارد دیگری است.
ترجمه:مهندس نقویان
@aryavisions

یکی از کاربردهای هوش مصنوعی و علم داده ها در حوزه تشخیص بیماری است. بیشتر استفاده در بخش تحقیقات بوده است و چند دانشگاه علوم پزشکی در راستای کاربردی کردن تلاشهایی قابل تقدیر می ‌کنند. یکی از چالشها عدم وجود یا عدم دسترسی به داده است که شاید به دو دلیل عمده کیفیت پایین سامانه های وزارت بهداشت و محرمانگی اطلاعات بیمار باشد. با توسعه فناوری اطلاعات در دانشگاههای علوم پزشکی با بکارگیری متخصصان و فارغ التحصیلان این حوزه و بحث داده باز و محرمانه کردن داده می توان دو مشکل عمده را حل کرد. بیماری کرونا یک فرصت عالی برای بررسی دقیق تر استفاده از هوش مصنوعی به معنی واقعی در تشخیص بیماری است.
#artificialintelligence
#datascience
#bigdata
#deeplearning
#covid_19
https://www.instagram.com/p/B-kbvTRAgKJ/?igshid=10whatzypu35s

@aryavisions

تحلیل وضعیت رشد ویروس کرونا در کشورهای مختلف چند نکته دارد
وضعیت بیشتر کشورها در رشد ویروس مشابه است
سنگاپور و هنگ کنگ موفقترین در کنترل و ژاپن و کره جنوبی رشد را کند کرده اند
وضعیت رشد در انگلیس شبیه ایتالیا است
نرخ رشد در امریکا بیشتر از چین است
مرگ در ایتالیا،امریکا،اسپانیا و انگلیس و نرخ ان بیشتر از چین است
وضعیت فعلی رشد در ایران تقریبا شبیه چین می شود.
#bigdata
#datascience
#visualization
#corona
#covid_19
https://www.instagram.com/p/B-QIYQ5giKD/?igshid=14k0rdqp8vz85
@aryavisions

وبینار ۲ساعته راجع به کاربرد هوش مصنوعی در بیماری کرونا
#datascience
#bigdata
#covid_19
https://www.instagram.com/p/B_akr3SgkAb/?igshid=ix8kksxfzsn8

خلاصه ای از یادگیری ماشین به زبان ساده. کاربردی برای اشنایی با مفاهیم.
@aryavisions

حالا این دوست عزیزمون باید
خیلی خیلی مشتاق به یادگیری باشه
مسلط به OOP
به زبان جاوا تسلط نسبی داشته باشه
Sql query
هم در‌حد همون دانشگاه
مسلط باشه کافیه

علاقه مند به شروع فعالیت در حوزه بیگ دیتا باشه و تا حدودی ابزارهای بیگ دیتا را هم بشناسه

اگه ابزارهای این حوزه را هم بشناسه که امتیاز خیلی مثبتی براش محسوب میشه
Mohamadbiiig@gmail.com
@aryavisions

#استخدام
یک شرکت وابسته به وزارت بهداشت از میان متخصصان انباره داده و هوش تجاری استخدام می کند.
حداقل 2سال تجربه کاری حرفه ای با یکی از انواع پایگاه داده، و هوش تجاری برای این استخدام اهمیت دارد
دوستانی که تمایل به استخدام دارند لطفا رزومه را برای بنده ارسال کنند. بررسی توسط دوستان انجام خواهد شد
mn.nasiri@gmail.com
https://web.telegram.org/#/im?p=%40aryavisions

پادکست کاربرد ماشینهای هوشمند در تحول دیجیتال

@aryavisions

/#استخدام
کارشناس مهندس داده
توانمندی

تسلط به sql/server
حداقل 2سال سابقه کار مرتبط
محل کار: پارک فناری پردیس
نوع داده: داده بانک
نوع استخدام: تمام وقت یا پاره وقت حداقل 100ساعت در ماه
حقوق تمام وقت ماهیانه 5-7میلیون تومان
ارسال رزومه به mn.nasiri@gmail.com
آشنایی داشتن با داده بانک، انباره داده و هوش تجاری مزیت محسوب می شود.
در صورتی که با شما تا 3 روز بعد از ارسال رزومه تماس نگرفتیم پیشاپیش غذرخواهی می کنیم.
@aryavisions

کارشناس برنامه نویسی Full Stack) .Net)
استخدام در شرکت توسعه فناوری رفاه پردیس
محل کار : تهران
تخصصص و مهارت‌های مورد نیاز :
- مسلط به #c
- مسلط به .Net Core
- مسلط به MVC
- مسلط به Web Api
- مسلط به ADO.Net و EF Core
- مسلط به T-Sql و طراحی پایگاه داده در SqlServer
- آشنا به Angular و Bootstrap
- آشنا به JavaScript, HTML, CSS
- آشنایی با Git
- آشنایی با مفاهیم انبار داده و ابزارهای پلت فرم مایکرو سافت مزیت به حساب می آید
کارشناس برنامه نویسی Full Stack) .Net)
استخدام در شرکت توسعه فناوری رفاه پردیس
محل کار : تهران
تخصصص و مهارت‌های مورد نیاز :
- مسلط به #c
- مسلط به .Net Core
- مسلط به MVC
- مسلط به Web Api
- مسلط به ADO.Net و EF Core
- مسلط به T-Sql و طراحی پایگاه داده در SqlServer
- آشنا به Angular و Bootstrap
- آشنا به JavaScript, HTML, CSS
- آشنایی با Git
- آشنایی با مفاهیم انبار داده و ابزارهای پلت فرم مایکرو سافت مزیت به حساب می آید

Job@refah-td.com
@aryavisions

#استخدام
@aryaviosns

بررسی وضعیت فعلی علم داده ها و تصور اینده ان در صنعت
@aryavisions

مفاهیم یادگیری عمیق برای شروع کننده ها
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/deep-learning-for-beginners-1
https://news.1rj.ru/str/AryaVisions/138

📢 اولین فراخوان جذب تیم های استارتاپی
" شتابدهنده ی تخصصی هوش مصنوعی و کلان داده اینووان "

✅ محورهای پذیرش طرح ها :

🔷️ هوش مصنوعی
🔷️ کلان داده
🔷️ رسانه های دیجیتال

📍مستقر در " ایستگاه نوآوری شریف "

برای کسب اطلاعات بیشتر با آیدی
@innoone_admin
در ارتباط باشید.


🌐 سایت :
innoone.ir
💠 تلگرام:
t.me/innoone_ir
📷 اینستاگرام:
instagram.com/innoone.ir
@aryavisions

#فراخوان
#کارآموزی

✳ شتاب‌دهنده‌ پارک علم و فناوری دانشگاه صنعتی شریف با همکاری شرکت عصر گویش پرداز برگزار می‌کند:

✴ دوره کارآموزی هوش مصنوعی با موضوع پردازش زبان طبیعی - NLP

                      
✅ افراد مستعد و علاقه‌مند می‌توانند با شرکت در این دوره کارآموزی و انجام یک پروژه واقعی  مهارت‌های خود را ارتقا دهند و وارد بازار کار در این حوزه شوند.

📆تاریخ برگزاری: نیمه دوم آبان تا دی ماه سال جاری

⏳مهلت ارسال رزومه: تا ۲۳ مهر ماه

🔻*ظرفیت محدود*🔺️

📌 برای کسب اطلاعات بیشتر و ارسال رزومه از طریق لینک زیر اقدام نمایید.

🌐 accelerator.sharif.ir/aicampus

◻◻◻◻◻◻◻◻

@sharifaccelerator
@aryavisions

📌استخدام کارشناس داده‌کاوی
📌شرکت: هلدینگ مالی بانکی
📌محل کار: تهران

✅ تخصص مورد نیاز:
🔍تسلط به زبان برنامه نویسیPython
🔍تسلط به مفاهیم web/Social Media Scraping و توانایی و تجربه ساخت انواع Crawler با کتابخانه های پایتون
🔍آشنایی با مفاهیم داده‌های ساختار یافته و غیر ساختار یافته و نیز پایگاه داده‌های SQL و NoSQL
🔍آشنایی کافی با مفاهیم تحلیل کلان داده ،دسته‌بندی و خوشه‌بندی‌ داده‌ها،گراف‌کاوی و تحلیل شبکه‌ها
🔍آشنایی کافی با روش‌ها و ماژول‌های متن‌کا‌وی،پردازش‌ زبان طبیعی(NLP) و یادگیری ماشین
🔍آشنایی با سیستم عامل لینوکس، Docker و بازارهای مالی امتیاز محسوب می‌شود.

📍فارغ التحصیل رشته‌های فنی‌مهندسی(به ویژه مهندسی کامپیوتر )،علوم پایه،اقتصاد،آمار،مهندسی‌مالی و ریاضیات مالی

🔹حداقل دوسال سابقه کارمرتبط و اجرای حداقل یک پروژه مرتبط
🔹قرارداد همکاری به صورت پاره‌وقت و پروژه‌محورتنظیم خواهد شد. در صورت جلب نظرکارفرما امکان تبدیل به قرارداد تمام وقت نیز وجود دارد .
🔹فرآیند مصاحبه با افراد واجد شرایط، شامل آزمون فنی می‌شود.
🔹داشتن کارت معافیت خدمت برای آقایان ضروری نیست.

🔹توانایی همکاری بلندمدت توانایی حل مساله ،علاقمند به کار تیمی،باانگیزه و اخلاق مدار،خلاق و نوآور،دقیق و منظم،پیگیر و متعهد

📣ارسال رزومه به :

quant.job.recruitment@gmail.com
🔘خواهشمند است رزومه خود را با عنوان کارشناس داده‌کاوی ارسال بفرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔗کارشناس #داده_‌کاوی
#استخدام
#پاره_وقت
#متن_کاوی #پایتون #scraping
@aryavisions

📌استخدام کارشناس زیرساخت
📌شرکت: هلدینگ مالی بانکی
📌 محل کار: تهران

✅مهارت و تخصص‌های مورد نیاز:
🔺تسلط به تنظیمات فایروال‌ها و UTMها و آشنایی کامل با رخداد‌های آنها
🔺تسلط به مجازی سازیVMware و نرم افزار‌های مرتبط
🔺تسلط به VCenter و VMware view، virtualization
🔺آشنا و مسلط به راه‌اندازی خصوصیات پیشرفته مثلStorage DRS، DRs،VMotion،FT،HA
🔺آشنا و مسلط به مجازی سازی دسکتاپ (VDI)
🔺 آشنا و مسلط بهStorage and SAN Switch Optimization
🔺مسلط به پیاده سازی و نگهداری زیر ساخت پشتیبان‌گیری از سیستم‌های مجازی و فیزیکی
🔺 مسلط به نرم افزار مانیتورینگVMware vROPS و Veeam ONE
🔺آشنا و مسلط به راه‌اندازی،نگهداری و به‌روز رسانی انواع سرور‌هایHP
🔺مسلط به مفاهیمMCITP
🔺آشنایی با ساختارهای Container و Orchestration
🔺آشنایی با ساختار های ابری

✅توانایی عمومی:
🔹انجام کار گروهی
🔹استفاده روان از متون انگلیسی تخصصی مرتبط
🔹دارای پشتکار ،پیگیر و توانایی پیشبرد اهداف سازمانی
🔹آشنایی کلی با مفاهیم خدمات فناوری اطلاعات
🔹۵سال سابقه کار مفید مرتبط همراه با رزومه مناسب


🔈قرارداد همکاری به صورت پاره وقت و پروژه محورتنظیم خواهد شد.

📣ارسال رزومه به
quant.job.recruitment@gmail.com
🔘خواهشمند است، رزومه خود را با عنوان کارشناس زیر ساخت ارسال بفرمایید.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔗کارشناس #زیر_ساخت
#استخدام
#پاره_وقت

#mcitp #vm #vmware #sys_admin
@aryavisions

خودآموز مقدمه ای بر برنامه نویسی با پایتون
@aryavisions

کلیپ شاخته شده با هوش مصنوعی در ایران
https://www.instagram.com/tv/CGR-2zdgsPa/?igshid=19qrpe2bmle4w
@aryavisions