德國的人工智慧技術怎麼樣

㈠ 德國在人工智慧方面的水平有多高

這是幾代人努力研發的成果，德國佔領青島之後，首先修的是青島的下水道，現在在下水道里還能找到，以後准備更換的抱著油紙的配件。

㈡ 想去德國讀研，方向是人工智慧

德國是模塊化學習，學習中每個模塊可以選擇的課程很多，不存在固定課表。
讀微電子補的課應該少一些，也可以考慮汽車製造。
如果是機械製造，對口度就可能不太夠了。

㈢ 目前在人工智慧領域，哪個國家最強

目前美國最強，但在近一千個子項目上有約五百多個被中國追上，德國、以色列發展的速度也很快，但受限於國土和國力限制只能滿足自己相關產業升級，日本、韓國、芬蘭、印度只是將AI作用於國內相關產業升級，法國馬克龍政府目前提出的AI計劃龐大，但法國的政府資本、人才數量儲備和地盤等各方面基本沒有實現的可能，在20年內，在AI領域，世界范圍內只有中國和美國在相關人才儲備、資金投入（這是核心指標）和基地規模三方面來看爭奪全球引領者的地位，AI發展研究需要極其龐大的各方面人才投入，而且前提是必須要有極其規模的大數據中心為其提供後台運算，中國的目標是在把貴州的接近一個區的地盤建設成為大數據後台中心，而美國也在其境內也開始建立類似的中心但沒有具體的計劃（這是特朗普的特色，完全沒有戰略可言，想什麼就作什麼，中國應該感謝美國人民選出了特朗普，因為他才使美國至少提前了20年讓出世界獨霸的綜合實力），中國的是分幾個階段，第一階段就會投入不少於1500億人民幣的資金，這是除美國之外其他國家沒辦法辦到的，AI高端領域的頂尖人才的薪水是很高的！

㈣ 人工智慧未來發展怎麼樣

前景很好，中國正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體編程(基礎的應用最廣泛的語言：C/C++)必須得很好，微電子(數字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以後急需的人工智慧領域的人才。一門深入地鑽研下去，你就是這個領域的專家甚至大師。

網友二：人工智慧以計算機技術為基礎，依賴演算法和模仿人腦神經元結構，在大數據的統計下，利用高級計算機語言Python等x86或Linux架構系統下編寫具有深度學習的，依賴圖形海量AI的GPU組和CPU等架構上高精度感測器的智能的類似人腦思維的電子人工智慧。

網友三：人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。

網友四：國家提出了人工智慧三步走的發展戰略，現在人工智慧已經上升到戰略層面。在今年的人大會議中，總理在政府工作報告中再提「人工智慧」。我們都知道，被列入國家發展規劃後，國家會頒發很多政策去促進這一計劃的實現，所以越早進入人工智慧領域就越有發展潛能。

22022人工智慧前景好不好
人工智慧、移動終端、雲計算、大數據等相關專業應屆生備受企業關注，同學們都是被幾家企業同時搶著要。數據顯示，我國人工智慧相關人才缺口超過500萬，「坑多蘿卜少」的現狀讓企業展開了校園人才爭奪戰。國家提出了人工智慧三步走的發展戰略，現在人工智慧已經上升到戰略層面。在今年的人大會議中，總理在政府工作報告中再提「人工智慧」。我們都知道，被列入國家發展規劃後，國家會頒發很多政策去促進這一計劃的實現，所以越早進入人工智慧領域就越有發展潛能。

這是一個屬於人工智慧的時代。當前，人工智慧是一顆閃耀的「明星」，已經成為國際競爭的新焦點，世界多國都在加緊人工智慧發展布局，以至於提到了戰略高度的地位。人工智慧專業畢業後可以留校當老師，公司研發崗位，人工智慧實驗室等。具體崗位有：數據挖掘工程師、下位機演算法工程師、售前技術支持（商業智能方向）、行業研究員（股市）、科技公司的電氣工程師。

㈤ 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

當前，國內外互聯網巨頭紛紛將人工智慧作為下一次產業革命的突破口，積極加大投資布局，與此同時，隨著人工智慧技術進步和基礎設施建設不斷完善的推動下，全球人工智慧應用場景將不斷豐富，市場規模持續擴大。

「人工智慧」一詞最初是在1956年美國計算機協會組織的達特矛斯(Dartmouth)學會上提出的，人工智慧發展至今經歷過經費枯竭的兩個寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也經歷過兩個大發展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。從2006年開始，人工智慧進入了加速發展的新階段，並行計算能力、大數據和先進演算法，使當前人工智慧加速發展;同時，近年來人工智慧的研究越來越受到產業界的重視，產業界對AI的投資和收購如火如荼。

人工智慧技術邁入深度學習階段

機器學習是實現人工智慧的一種重要方法，深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的關鍵技術之一。深度學習自2006年由Jeffery Hinton實證以來，在雲計算、大數據和晶元等的支持下，已經成功地從實驗室中走出來，開始進入到了商業應用，並在機器視覺、自然語言處理、機器翻譯、路徑規劃等領域取得了令人矚目的成績，全球人工智慧也正式邁入深度學習階段。

與此同時，全球人工智慧領域對新技術的探索從未停止，新技術層出不窮，例如近年來一些新的類腦智能演算法提出來，將腦科學與思維科學的一些新的成果結合到神經網路演算法之中，形成不同於深度學習的神經網路技術路線，如膠囊網路等，技術的不斷進步是推動全球人工智慧的發展的不竭動力，這些新技術的研究和應用將加快全球人工智慧的發展進程。

主要經濟體加快人工智慧戰略布局

人工智慧作為引領未來的戰略性技術，目前全球主要經濟體都將人工智慧作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。自2013年以來，包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、法國、韓國、印度、丹麥、芬蘭、紐西蘭、俄羅斯、加拿大、新加坡、阿聯酋、義大利、瑞典、荷蘭、越南、西班牙等20多個國家和地區發布了人工智慧相關戰略、規劃或重大計劃，越來越多的國家加入到布局人工智慧的隊列中，從政策、資本、技術人才培養、應用基礎設施建設等方面為本國人工智慧的落地保駕護航。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

㈥ 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

未來人工智慧的就業和發展前景都是非常值得期待的，原因有以下幾點：

一是智能化是未來的重要趨勢之一。

1、隨著互聯網的發展，大數據、雲計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。

2、人工智慧相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智慧相關領域的發展前景還是非常廣闊的。

二是產業互聯網的發展必然會帶動人工智慧的發展。

1、互聯網當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業。

2、人工智慧作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的就業崗位。

三是人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。

1、隨著智能體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進行交流和合作，這對於職場人提出了新的要求。

2、未來需要掌握人工智慧的相關技術。從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術將成為一個必然的趨勢，相關技能的教育市場也會迎來巨大的發展機會。

四是人工智慧取代人力，對全球的經濟產生影響

1、說到人工智慧，大多數人都是比較期待的，當然也有少數人會懷著擔憂的心態看到它，因為人工智慧的發展，讓我們看到了人工智慧的高效和服從。

2、在未來，當人工智慧的發展進入到一個全新的領域階段，它是不是就能夠取代現在一些行業所需要的人工勞動呢？如果是的話，那麼將會有大面積的失業問題出現。

3、人工智慧的發展，能夠在短時間內對其進行量產，這樣就會有很多人下崗，對全球的經濟和社會來說，影響都是巨大的。

在人工智慧研究的過程中，機器學習是行業研究的核心，也是人工智慧目標實現的最根本途徑，是當前人工智慧發展的主要瓶頸。有關於機器學習問題的研究是行業研究的重點，無論是融資金額，還是公司的數量都明顯超過其他研究內容。人工智慧屬於全世界科研發展的前沿技術，發展過程中與信息技術、計算機技術、精密製造技術、互聯網技術密切相關，對各行業、各領域的發展都有一定的影響，在人工智慧發展過程中要認真、深刻地研究其未來的發展方向。