要了解Da 數(shù)據(jù)和人工智能的區(qū)別和聯(lián)系，要從Da 數(shù)據(jù)和人工智能的概念說起。1.Big 數(shù)據(jù)Big數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統(tǒng)、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Big數(shù)據(jù)也可以說是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)緊緊圍繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的收集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、展現(xiàn)和應(yīng)用。目前Da 數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在分析和應(yīng)用上，比如Da 數(shù)據(jù)場景分析。

人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何理性思考和行動是當(dāng)前人工智能研究的主流方向。3.Da 數(shù)據(jù)和人工智能 Da 數(shù)據(jù)和人工智能雖然關(guān)注點不同，但聯(lián)系緊密。一方面，人工智能要求很多。另一方面，大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)來進行數(shù)據(jù)值運算，比如機器學(xué)習(xí)就是數(shù)據(jù)常用的分析方式。

本科專業(yè)沒有這個專業(yè)，是研究生專業(yè)的一個方向。本科專業(yè)中與此類似的專業(yè)是自動化，自動化專業(yè)會學(xué)習(xí)很多控制相關(guān)的課程，而人工智能這個專業(yè)就是運用各種控制原理進行學(xué)習(xí)，從而實現(xiàn)人工智能。大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)。這里有兩個我最喜歡的，你可以看看。首先，兩者都在發(fā)展過程中。要實現(xiàn)兩者的結(jié)合，有兩個相反的發(fā)展方向:一是保持現(xiàn)有系統(tǒng)技術(shù)不變，以采集大數(shù)據(jù)為主導(dǎo)。

人工智能技術(shù)處于從屬地位。顯然，這制約了人工智能的發(fā)展。采用這種思路的公司，最終會以大的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)被新興的人工智能公司搶占而告終。第二，放棄現(xiàn)有大數(shù)據(jù)所依賴的成熟系統(tǒng)技術(shù)。人工智能獨立開發(fā)，當(dāng)其成熟時，現(xiàn)有的大型數(shù)據(jù)資源將與人工智能系統(tǒng)再次連接。這個問題等于人工智能的發(fā)展方向。一個依賴于現(xiàn)有編碼語言的應(yīng)用技術(shù)怎么樣？還是想搞一個電子產(chǎn)品個性化的基礎(chǔ)技術(shù)？

一方面，人工智能基礎(chǔ)理論技能的發(fā)展為數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘提供了更豐富的模型和算法，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衍生的一系列技能和方法，即深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和重定位學(xué)習(xí)。另一方面，數(shù)據(jù)為人工智能的發(fā)展提供了新的動力和燃料。數(shù)據(jù)計劃做大后，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法不得不進行并行化、加速和改進。現(xiàn)在的弱人工智能用戶按照這個技能線走，繞不過大數(shù)據(jù)。

人工智能，更全面更智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)技能與需求數(shù)據(jù)的支持。隨著計算機硬件和計算能力的提高，數(shù)據(jù)的相關(guān)技能為人工智能的開發(fā)提供了各種豐富的學(xué)習(xí)樣本，“Da 數(shù)據(jù)”的開發(fā)為人工智能提供了強有力的技術(shù)支持，提高了計算機計算能力和存儲能力，也為人工智能擴展存儲和增長提供了強大的硬件基礎(chǔ)。人工智能的發(fā)展也促進了數(shù)據(jù)的發(fā)展，在人工智能和數(shù)據(jù)之間形成了項目促進效應(yīng)。