1樓：雲和資料
大資料本質上是對海量資料進行歸類分析，就像用篩子一樣在篩選需要的東西，在對資料歸類後，進行資料分析。
而現在主流人工智慧演算法用的都是深度學習，深度學習的作用就是從中把知識提取出來，大資料是人工智慧的開始，大資料加深度演算法，等於人工智慧，要想實現人工智慧，除開大資料技術之外，還需要其他元素的配合。
大資料跟人工智慧有什麼關係，學哪個好一點?大資料和人工智慧沒有必然聯絡，但是基於大資料的各類資訊處理技術，為更好的人工智慧的實現提供了極大的可能。
資料越多，其塑造培養出的人工智慧資訊處理系統越聰明，這就是大資料之於人工智慧的意義。大資料是人工智慧的基石，如果說人工智慧是機器之心，那麼大資料就是血液。
大資料跟人工智慧有什麼關係，學哪個好一點?這二者談不上說學哪個好一點，都是很有前景的行業，也都是薪資待遇十分可觀的行業。不過，想要進軍人工智慧領域，是首先要掌握大資料知識的哦!
大家可以先接觸一下大資料，然後再深入瞭解人工智慧技術。
2樓：匿名使用者
物聯網+大資料+雲端計算=人工智慧
人工智慧相對於大資料來說學習比較難，因為涉及到一系列演算法，現在招聘的人工智慧工程師大多最低要求碩士學位。
大資料和人工智慧那個好學，學那個比較好就業呢？
3樓：cda資料分析師
選擇一門學科學習，我們不能從哪個好學開始，我們得從自身的興趣和技能優點出發，做一個客觀的決定。下面我們先好好捋一捋大資料和人工智慧的概念和研究方向。
1、大資料
大資料是物聯網、web系統和資訊系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大資料也可以說是物聯網發展的必然結果。大資料相關的技術緊緊圍繞資料，包括資料的採集、整理、傳輸、儲存、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大資料的價值主要體現在分析和應用上，比如大資料場景分析等。
2、人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用範圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
3、大資料與人工智慧
大資料和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯絡，一方面人工智慧需要大量的資料作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大資料也需要人工智慧技術進行資料價值化操作，比如機器學習就是資料分析的常用方式。在大資料價值的兩個主要體現當中，資料應用的主要渠道之一就是智慧體（人工智慧產品），為智慧體提供的資料量越大，智慧體執行的效果就會越好，因為智慧體通常需要大量的資料進行「訓練」和「驗證」，從而保障執行的可靠性和穩定性。
目前大資料相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大資料開始學習是個不錯的選擇，從大資料過渡到人工智慧也會相對比較容易。人工智慧涉及的領域非常廣泛，工業、航天、商業都有應用，並且已經深入人們的生活，開啟手機中的cortana或者siri，這就是ai的產物。
分析讓大量的資料有了價值，機器開始懂得使用者想要什麼，可以**未來的天氣和球賽的比分，這種人工智慧與場景的結合，要實現的就是改變生活方式和解放生產力。具體來說，很多過去只有人能做的事情，現在更多的情況下能夠通過機器實現，典型的例子包括語音助手、無人駕駛汽車。更重要的是，當硬體效能逐漸提升、計算資源越來越強大時，成本卻越來越低廉。
4、兩者的未來發展方向
聚焦新零售
在最近的大資料和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像零售業這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務範圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以通過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。
隨著越來越多的零售商將大資料和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。
聊天機器人應用越來越廣泛
facebook，skype和slack等公司都在其服務中新增了聊天機器人，他們對消費者來說非常有趣，包括法律幫助**，技術創新讓聊天機器人越來越智慧。這意味著它們可以為人們解析法規，通過有效的診斷來指導患者。
如果大資料繼續以目前的高速度增長，那麼預計在日前使用的社交**平臺上將會有應用更廣泛的聊天機器人。這可能比人們想像得還要快，這些由 人工智慧技術 驅動的機器人可能會更加有效地與人們聊天，人們甚至可能無法判斷是否正在與另一個人交談。
人工智慧和雲端計算的結合
隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其it基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大資料應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的資料需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的資料需求。
雲端計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和資料管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。
更加智慧的市場營銷
市場營銷是利用大資料的力量革命化的關鍵領域之一，通過梳理大量的資料，企業能夠比以往任何時候都更準確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接傳送到潛在消費者的郵箱或家門口。
隨著越來越多的公司試圖利用自動演算法來分類資料以找到潛在的客戶，人工智慧領域將受益於行業投資的增加。而實時定位可以為正確使用的公司帶來20%以上的銷售機會，這意味著採用人工智慧可以獲得十分豐厚的利潤。
暗資料的新紀元
隨著大資料的增長，利用暗資料獲得商業成功的機會也將隨之增加。所謂的暗資料就是企業正常商業活動期間蒐集，處理，儲存的資料。但這些資料通常無法用於諸如分析，商業關係或者是直接變現獲利等目的。
對於並不熟悉人工智慧和資料管理領域的許多人來說，這種資料不斷被證明是有用的。暗資料可能難以讓人理解，但隨著越來越多的企業投資人工智慧，這些迷惑可能就會消散，並導致人們對正在進行的資料革命的熱情更高。
4樓：陝西新華電腦學校
人工智慧好就業，中國正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。但是，也有一個問題大家要注意：
學習的難度比較高，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，軟體程式設計(基礎的應用最廣泛的語言：c/c++)必須好，微電子(數位電路、低頻高頻類比電路、最主要的是嵌入式的程式設計能力)得學得好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力也重要）
5樓：石家莊新華電腦學院
兩個專業的發展前景都很不錯
當今人工智慧立足於深度（多層）神經網路，進行深度機器學習，可以根據大量的訓練資料來提高模型優化能力。人工智慧是基於大資料的支援和採集，運用於人工設定的特定效能和運算方式來實現。
因此，人工智慧離不開大資料，人工智慧需要依賴大資料平臺和技術來幫助完成深度學習進化。
6樓：匿名使用者
從我的角度來看，兩者難度是差不多的。但是ai可能要求的理論水平更多。目前從社會上來看，絕大部分人是停留在自學階段，很少有人處在具有工程經驗的階段。
但是企業希望招收有經驗的人才，然而這些東西有個特點就是有海量的資料以及高效能運算機，也就是說絕大部分個人是買不起的。如果從好就業的角度來看，本人並不推薦學這些，除非你的碩士或者博士就是專門做這個的，畢竟有了這個資源。
7樓：我文科快樂
現在是屬於新興高薪行業，就業肯定都是可以的，當然也要看個人興趣了，目前優逸客還可以。教學方式和內容，還有引薦就業也都行。
8樓：長沙新華電腦學院
都可以，來這裡看看吧，這兩個專業都有的
9樓：長沙新華電腦學院
網際網路it學校可以看看這邊，這裡都有兩個專業
人工智慧和大資料的關係是什麼樣的，哪個更有前景？
10樓：匿名使用者
什麼是大資料？
隨著時代的發展，我們在日常生活中產生的資料也越來越多，比如日常上網瀏覽，全國一天就能達到幾十億的資料量，而且這僅僅只是網頁瀏覽產生的資料量，各行各業所有的資料量加起來可想而知。
什麼是人工智慧？
雲端計算是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，儲存，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務**商進行很少的互動。
物聯網是網際網路的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以使用者體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。
大資料相當於人的大腦從小學到大學記憶和儲存的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識（資料），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大資料，更是基於雲端計算平臺完成深度學習進化。
人工智慧與大資料
如果我們把人工智慧看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的資料就是餵養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒後續的智力發育水平。
與以前的眾多資料分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設資料之間的線性關係），而是完全利用輸入的資料自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練資料而擁有自優化的能力。
至於哪個更有前景，我們來看看
人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大資料的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲端計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。
說到底，雲端計算是大資料的底層架構，大資料依賴雲端計算來處理大資料，人工智慧是大資料的場景應用。三者直接建立起一個體系，從而實現改變世界的目的。三者不能分開說，一定要緊密結合。
物聯網，雲端計算，大資料和人工智慧有什麼關係
雲端計算 大資料 人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯絡的，互相聯絡，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，讓我們具體來看一下！一 大資料 大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉 管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力 洞察發現力和流程優化能力的海量 高...
人工智慧怎麼學習,學習人工智慧有什麼用
學人工智慧好玩，而且高薪，可以在這邊來看看，作個比較 普通人學習人工智慧有什麼意義?當前瞭解和學習人工智慧的重要性和意義是什麼？有人說本科學習人工智慧專業沒什麼意義，學不到什麼東西，確實是這樣嗎 人工智慧怎麼學習 工智慧專業主要學的是核心課程包括 數學 統計 計算機 自動化等,這些學科都屬於人工智慧...
學習人工智慧有什麼要求嗎，人工智慧學習有什麼要求
人工智慧其本身又分為多個方面如神經網路 機器識別 機器視覺 機器人等。對於人工智慧在程式設計方面需要多深的要求。無論c 還是彙編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人 都用的混合程式設計模式，也就是運用多種程式設計軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突...