數(shù)字科技和人工智能哪個好，計算機科學(xué)與技術(shù)人工智能和大數(shù)據(jù)哪個專業(yè)好

來源：整理時間：2023-05-12 16:53:18 編輯：智能門戶手機版

1，計算機科學(xué)與技術(shù)人工智能和大數(shù)據(jù)哪個專業(yè)好

只要是人寫的代碼就有漏洞，源沒有不存在漏洞的系統(tǒng)，只有沒有發(fā)現(xiàn)漏洞的系統(tǒng)。這個行業(yè)目前是形勢很好，算是朝陽產(chǎn)業(yè)了。我覺得這對于網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的學(xué)習(xí)者和從業(yè)者都是一個好事，安全是被冷落了很多年，現(xiàn)在可以算是開始繁榮的階段。這個領(lǐng)域現(xiàn)在人才缺口非常大，未來會更大。所以如果有志于從事這個領(lǐng)域的年輕人，扎實打好技術(shù)基礎(chǔ)，有意識的提高學(xué)識學(xué)歷，這個領(lǐng)域未來一定是高素質(zhì)和高學(xué)歷人才的天下，并且是科技主宰，核心技術(shù)至上。

計算機科學(xué)與技術(shù)人工智能和大數(shù)據(jù)哪個專業(yè)好

2，人工智能好還是大數(shù)據(jù)好

最直接的方面:訓(xùn)練一個好的人工智能模型需要大量的數(shù)據(jù),目前基本上是數(shù)據(jù)越多,質(zhì)量越好,得出的模型

各有各的價值：人工智能：人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)：“大數(shù)據(jù)”是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數(shù)據(jù)組，往往具有實時性。在企業(yè)對企業(yè)銷售的情況下，這些數(shù)據(jù)可能得自社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數(shù)據(jù)，并非公司顧客關(guān)系管理數(shù)據(jù)庫的常態(tài)數(shù)據(jù)組。

人工智能好還是大數(shù)據(jù)好

3，人工智能好還是大數(shù)據(jù)好

未來的發(fā)展趨勢是這樣的，人工智能中國已經(jīng)出來了，比如百度的小度機器人，不過現(xiàn)在還有待升級，但是未來的趨勢一定是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)+人工智能，這是時代的發(fā)展~

想了解大數(shù)據(jù)與人工智能孰優(yōu)孰劣，首先我們得從認知和理解大數(shù)據(jù)和人工智能的概念開始。1、大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統(tǒng)和信息系統(tǒng)發(fā)展的綜合結(jié)果，其中物聯(lián)網(wǎng)的影響最大，所以大數(shù)據(jù)也可以說是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然結(jié)果。大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)緊緊圍繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等等。目前，大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在分析和應(yīng)用上，比如大數(shù)據(jù)場景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究的內(nèi)容集中在機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、機器人學(xué)、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。人工智能的核心在于“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能研究的主流方向。3、大數(shù)據(jù)與人工智能孰好孰壞大數(shù)據(jù)和人工智能雖然關(guān)注點并不相同，但是卻有密切的聯(lián)系，一方面人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)價值化操作，比如機器學(xué)習(xí)就是數(shù)據(jù)分析的常用方式。在大數(shù)據(jù)價值的兩個主要體現(xiàn)當(dāng)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產(chǎn)品），為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數(shù)據(jù)進行“訓(xùn)練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩(wěn)定性。目前大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，相關(guān)的理論體系已經(jīng)逐步完善，而人工智能尚處在行業(yè)發(fā)展的初期，理論體系依然有巨大的發(fā)展空間。從學(xué)習(xí)的角度來說，如果從大數(shù)據(jù)開始學(xué)習(xí)是個不錯的選擇，從大數(shù)據(jù)過渡到人工智能也會相對比較容易?？偟膩碚f，兩個技術(shù)之間并不存在孰優(yōu)孰劣的問題，發(fā)展空間都非常大。

最直接的方面:訓(xùn)練一個好的人工智能模型需要大量的數(shù)據(jù),目前基本上是數(shù)據(jù)越多,質(zhì)量越好,得出的模型

人工智能好還是大數(shù)據(jù)好