人工智慧已经成为现今各个方面中最炙手可热的热门话题众所周知，但是对于德国大众而言，有关人工智慧的基本概念和科学知识还有许多模糊的地方。
上面如是说35个德国大众习题，协助我们更快地介绍人工智慧的基本原理和应用领域。
一、人工智慧的基本基本概念
1.人工智慧是一类演示人类文明智能化的重要信息技术，意在缔造出能独立自主自学和处置重要信息的智能化电脑。
2.人工智慧掌控技术的核心理念是电脑自学，它是一类能让电脑透过统计数据自学和人格加强的掌控技术。
3.广度自学是电脑自学的一类形式，它透过构筑第二层数学模型来演示人类文明的神经系统内部结构，同时实现更加繁杂的统计重要信息处置和重大决策。
4.人工智慧需要大批的统计数据和INS13ZD全力支持，只有在统计数据和INS13ZD足够多的情况下，才能充分发挥出其或者说的发展潜力。
5.人工智慧的应用领域情景十分广泛，主要包括医疗保健、金融创新、基础教育、城市交通等各个方面。
二、电脑自学的基本原理
6.电脑自学是一类能让电脑透过统计数据自学和人格加强的掌控技术，它是同时实现人工智慧的核心理念掌控技术众所周知。
7.电脑自学的核心理念是演算法，主要包括监督管理自学、无监督管理自学和加强自学等方式多样。
8.监督管理自学是一类能透过已近的记号统计数据来进行预估和进行分类的自学方式，比如人脸辨识和音频辨识等。
9.无监督管理自学是一类能未曾记号的统计数据中发掘出内部结构和规律性的自学方式，比如掌控点和关联预测等。
10.加强自学是一类能透过纠错来不断加强犯罪行为思路的自学方式，比如电脑人掌控和格斗游戏AI等。
三、广度自学的基本原理
11.广度自学是电脑自学的一类方式，它透过构筑第二层数学模型来演示人类文明的神经系统内部结构，同时实现更加繁杂的统计重要信息处置和重大决策。
12.数学模型是广度自学的核心理念，它是由多个层次和节点组成的繁杂网络内部结构，用于进行统计重要信息处置和重大决策。
13.广度自学需要大批的统计数据和INS13ZD全力支持，只有在统计数据和INS13ZD足够多的情况下，才能训练出高质量的模型。
14.广度自学的应用领域情景十分广为，主要包括人脸辨识、音频辨识、自然语言处置等各个方面。
15.广度自学的发展受到硬件掌控技术的限制，需要不断提升计算能力和存储能力，才能同时实现更加繁杂的应用情景。
四、电脑自学的应用领域
16.电脑自学在医疗保健领域中可以应用领域于病理诊断、影像预测和药物研发等方面，协助医生提高诊疗水平和效率。
17.电脑自学在金融创新领域中可以应用领域于信用评估、风险掌控和投资重大决策等方面，为银行、保险公司和投资机构等提供更加精确的统计数据预测和重大决策全力支持。
18.电脑自学在基础教育领域中可以应用领域于学生评估、个性化基础教育和智能化化教学等方面，协助基础教育机构提高教学效果和学生满意度。
19.电脑自学在城市交通领域中可以应用领域于智能化城市交通管理、自动驾驶和智能化物流等方面，为城市城市交通和物流系统提供更加高效和安全的解决方案。
20.电脑自学在制造业领域中可以应用领域于生产加强、质量掌控和供应链管理等方面，协助企业提高生产效率和产品质量。
五、广度自学的应用领域
21.广度自学在人脸辨识领域中可以应用领域于人脸辨识、物体辨识和情景理解等方面，为安防、智能化家居和自动驾驶等提供全力支持。
22.广度自学在音频辨识领域中可以应用领域于音频辨识、音频合成和情感预测等方面，为智能化音频助手和智能化客服等提供全力支持。
23.广度自学在自然语言处置领域中可以应用领域于文本进行分类、电脑翻译和智能化问答等方面，为智能化客服和智能化助手等提供全力支持。
24.广度自学在格斗游戏领域中可以应用领域于格斗游戏AI、格斗游戏画质加强和格斗游戏推荐等方面，提升格斗游戏体验和用户满意度。
25.广度自学在医疗保健领域中可以应用领域于影像预测、疾病诊断和药物研发等方面，为医生提供更加精确的诊疗方案和治疗方案。
六、人工智慧的发展趋势
26.人工智慧掌控技术将逐渐向普及化和民用化方向发展，越来越多的人们将会使用各种方式的智能化设备和服务。
27.人工智慧掌控技术将逐渐向垂直化和专业化方向发展，不同领域和行业将会出现专门的人工智慧解决方案和服务。
28.人工智慧掌控技术将逐渐向协同化和联合化方向发展，不同的人工智慧系统将会相互合作和协同，同时实现更加繁杂的任务和应用领域。
29.人工智慧掌控技术将逐渐向边缘化和分布化方向发展，不同的人工智慧系统将会分布在不同的设备和终端上，同时实现更加普遍和便捷的应用领域。
七、人工智慧的挑战和风险
31.人工智慧掌控技术可能会对人类文明就业和社会内部结构产生影响，需要采取相应的政策和措施来缓解其可能带来的负面影响。
32.人工智慧掌控技术可能会带来伦理和道德方面的问题，比如隐私保护、歧视和公平性等，需要加强监管和治理。
33.人工智能掌控技术可能会导致演算法偏见和错误重大决策，需要加强演算法审查和质量掌控。
34.人工智慧掌控技术可能会带来安全风险，比如黑客攻击和统计数据泄露等，需要加强安全保障和风险管理。
35.人工智慧掌控技术可能会引发人机冲突和误解，需要加强人机交互和沟通。
