隨著科技復雜度逐漸增加，工程師開始尋求新方法來開發更有效的AI模型，本文將探索AI與模擬的結合如何幫助工程師解決時間、模型可靠度、資料品質等諸多挑戰。

隨著現今科技復雜度的增加，人工智慧（artificial intelligence；AI）的能力和涉及范圍也不斷在擴大。因此，工程師在被交付任務要將AI整合於系統之中時將面臨新的挑戰。這些復雜性的一部分，源自於使用在模型訓練的資料幾??可決定AI模型效果的認知?如果資料不足、不夠精確、或者存在偏差，模型的計算結果就會受到影響。

以較高的層級來說，AI與模擬有三種主要的合流方法。
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