我们可以这样说:我们和安芳在一起，在我们的工业部门工作。数据科学，机器学习，künstliche neuronale Netze，文本挖掘- viele dieser Technologien bieten ßes es Potential and sinit im Online-Marketing in finance branch im insatz。Auch die Automobilindustrie profitiert davon - von der Entwurfs- und entwicklungphase über das Versuchs- und fertigunsstadium bis hin zur Vermarktung fließt KI bereits heute in zahlreiche Anwendungen im gesamten automobilen Lebenszyklus ein。
这是一个非常重要的问题，它是一个非常重要的问题，它是一个非常重要的问题。模具分析与解释ermöglicht、设计、测试与检验，为模具的设计与使用提供参考。所以这是复杂的，如果这是我不能结束的，嗯，我们想知道什么是相关的，我想知道什么是相关的，我想知道什么是相关的，我想知道什么是相关的，我想知道什么是相关的。
Neue Funktionen für Neue Nutzerbedürfnisse
我很高兴能成为一名优秀的技术人员，因为我们很高兴能成为一名优秀的技术人员。Das hee ßt Infrastrukturen, andere Fahrzeuge, Fußgänger oder jede Art von Objekten, die als Hindernis für Das Auto angesehen werden können。根据雷达、感知器和相机，我们的系统是这样的，sämtliche Außeneinflüsse，我们是Witterungsbedingungen, Baustellen oderunvorergeshen Situationen zu erkennen, mögliche Auswirkungen auf die Routenplanung zu beurteilen and das Fahrverhalten in Echtzeit anzupassen。
自动代客泊车(Automated代客泊车)。我们有一个应用程序，它是Fahrzeug，基础设施和Fahrzeug的标准，我们有一个AVP系统，它是Fahrzeug hochautomatisiert in in Parkhaus fahren, einparken and wider herausfaren。深入学习，zwei Yolo-Algorithmen and semantische Segmentierung zu Grunde liegen。首先，我们可以把我们的制度当作一种制度，我们可以把我们的制度当作一种制度，我们可以把我们的制度当作一种制度。
费勒和克里吉伦
我们的日期是这样的，我们的日期是während我们的测试阶段generiert wurden，我们的日期是这样的，我们的日期是这样的，我们的日期是这样的，我们的日期是这样的。我的名字是müssen vorab nur noch " geborgen " werden。Indem Fehler in großen Datenmengen erkannt werden, können Ingenieure sich auf die Interpretation of Daten and die Fehlerbehebung konzentrieren, anstatt in den Quellinformationen zu suchen。嗯，分析和预选赛的方法，在fahrsuchen beispielsweise Klassifikations和聚类方法中。我的意思是:lässt，这是在不莱姆斯堡港之后的一次旅行。我们的算法wäre我们可以使用它。我很喜欢这个专业知识，我很喜欢这个专业知识。
Kundenwissen nutzen
如果我们在大数据问题上犯了错误，那么我们就会把它看成是一种智慧。我们的分析是gehören，我们的分析是entitwielten。您的地址是ermöglichen，我们的地址是Bedürfnisse，我们的地址是。大数据在我看来是最重要的，因为它是一种个性化的产品。我是汽车行业的一员，我希望能成为一名优秀的员工。每个文本挖掘lassen，这是一个值得注意的地方，die in kundenmentaren的网站，Foren等查找，分析。Bei Meldungen über wiederholte Störungen bieten die undlage um the Design bestimat Teile gezielt zu überarbeiten，所以Rückrufaktionen zu vermeiden。
艾因·布里克在祖昆福特
Eine der groe ßen Herausforderungen werdierung von sicherheits releventscheidungen sein, die ein Fahrzeug künftig eigenständig trifft。我们的标准如下:vollständig erfüllt。Bei autonomen Fahrzeugen hingegen witherheit durch künstliche Intelligenz gewährleistet。Selbst mit künstlichen neuronalen Netzen vielversprechende ergebisse erzielwerden - beispielsweise die richtige Reaktion im Fall einer Notbremsung -所以können diese ergebisse weder nachgewiesen noch garantiert werden。Die Frage, Die sich als Schlussfolgerung stellt: Müssen wir im Zuge der heutigen Entwicklung auch Die aktuellen Standards für Sicherheitsnachweise ändern?
David RENAUD，北探索者数据科学负责人
KI和Konstruktion:恩特威克隆的共生关系
Trotz zahlreicher Erfolge in traditionellen Domänen wie der Verarbeitung von Bildern, sprach and natürlichem Text muss sich künstliche Intelligenz im Bereich Mechanikdesign oder numerische Simulation im Allgemeinen noch profilieren。Die Gründe liegen gleichermaßen in den verfügbaren Tools - Datenvs。物理Gleichungen和关于Entwicklern和maschinenbaun的知识，这是在数学上的一个方法，Formeln fassen lässt。Dennoch existtieren hier bereits zahlreiche Anwendungen für KI insbesondere für Machine Learning-Anwendungen;etwa um Näherungswerte für Berechnungen im Entwicklungsprozess schnell and kostengünstig zu erstellen。我们可以在机器学习的基础上进行技术研究。在麻省理工学院的数学方法globalen Optimierunglassen sich Strukturen schneller and besser entwickeln als mit传统ellen Trial-Error-Ansätzen, da so in größerer Entwurfsraum abgedeckt wid。我们可以在fördert中看到机器工程师的潜在价值，我们可以在Unterstützung中看到机器工程师的潜在价值，我们可以在计算机辅助设计模型中看到参数。Neuronale Netzwerke是不是生成对抗的网络erzeeugen zudem immer realtischere and leistungsfähigere 3D-Modelle。Durch die verfügbare Speicherkapazität and die verteilte Verarbeitung von大数据电线es schließlich möglich, die vielen Berechnungen, die zum Entwerfen einer Komponente erforderlich sind, zu verketten。我们也有同样的特点，worauf wiir uns freuen können!
数据科学家Dimitri BETTEBGHOR
Ein Chatbot für die Industrie
Expleo hat seine数据科学专业知识在ein创新产品integrert和ein textbasiertes Dialogsystem für den industriellen Einsatz entwickelt。在Zukunft könnte es zur Unterstützung von Maschinenbedienern In producktionsstra ßen eingesetzt werden。在natürlicher Sprache zu verstehen und zu beantworten中，深度学习和机器学习技术是基本的。
