AI機器人也叫智能機器人。人工智能如何與大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能需要大數(shù)據(jù)來支撐人工智能，主要有三個分支:1 .基于規(guī)則的人工智能；2.沒有規(guī)則的人工智能，計算機讀取大量數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、概率分析等方法進行智能處理；3.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)是人工智能的前提。

數(shù)據(jù)標注是對未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)進行加工的過程，包括文字、聲音、圖片、文本、視頻等。，并將它們轉(zhuǎn)換成可以識別它們的機器。人工智能是通過機器學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)大量的已知樣本，然后在具備預(yù)測能力后對未知樣本進行預(yù)測，以達到智能自主識別的效果。智能的前提是人力，智能結(jié)果的輸出是很多人工樣本的輸入。通過人工標注大量正確的數(shù)據(jù)樣本，讓機器具備了人類的思維和行為。

在日常生活中，數(shù)據(jù)標注已經(jīng)應(yīng)用到很多場景，比如自動駕駛、金融、智能家居、安防、智慧醫(yī)療等。以我們最常見的淘寶智能客服為例。當我們在購物時遇到問題，需要和智能客服溝通。根據(jù)我們的咨詢內(nèi)容，讓我們更詳細的選擇對應(yīng)的場景，最后定位到我們的實際問題場景中，根據(jù)具體問題進行回答。在這個場景中，數(shù)據(jù)標注的具體工作就是對大量用戶咨詢的語言和文字進行分類標注，提前標注用戶應(yīng)該咨詢的問題，然后放入相應(yīng)的模型中，建立機器人應(yīng)答知識庫。

artificial intelligence，英文縮寫為AI。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。

人工智能可以模擬人類意識和思維的信息過程。人工智能不是人類的智能，但它可以像人一樣思考，也可能超過人類的智能。人工智能自誕生以來，理論和技術(shù)日趨成熟，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大?？梢韵胂?，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品將是人類智能的“容器”，也可能超過人類智能。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ备菀桌斫猓瑺幾h更小。

大數(shù)據(jù)和人工智能相輔相成。一方面，大數(shù)據(jù)的積累為人工智能的發(fā)展提供了燃料。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴大、類型多樣、生成速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值高但密度低的特點，為人工智能提供了豐富的數(shù)據(jù)積累和訓(xùn)練資源。以用于人臉識別的訓(xùn)練圖像數(shù)量為例，百度的訓(xùn)練人臉識別系統(tǒng)需要2億張人臉畫像。另一方面，人工智能促進了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深化。在計算能力和高價值數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長驅(qū)動下，以人工智能為核心的智能正在不斷拓展技術(shù)應(yīng)用廣度，拓展技術(shù)突破深度，不斷增強技術(shù)落地(商業(yè)實現(xiàn))速度。

是國家重點扶持的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)逐漸從概念走向落地?！按髷?shù)據(jù)”和“虛擬化”這兩個熱門領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注和重視。90%的企業(yè)都在使用大數(shù)據(jù)，所以行業(yè)需求很大，對這方面人才的需求也很旺盛。就業(yè)方向有JAVA工程師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、Linux內(nèi)核架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)軟件工程師、系統(tǒng)集成工程師等。行業(yè)平均月薪也在8k以上。

人工智能大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向主要有算法工程師、程序開發(fā)工程、人工智能運維工程師、智能機器人R