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首先，人工智能和大数据的两个专业都相对较广。随着工业结构的持续发展，大数据和人工智能的人才培训规模将逐渐扩大。
人工智能与大数据密切相关。大数据是人工智能的重要基础。两者之间的发展将相互促进。在整个行业中，大数据工程师的工作内容将涉及人工智能技术，人工智能工程师还将在工作中使用大数据技术。因此，大数据和人工智能的技术边界相对模糊。目前，数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点是完成数据的价值，人工智能专业的重点是完成智能决策。大数据提出了制定人工智能决策的基础。人工智能提供了大数据价值的出口。如果大数据隐喻为“石油”，则可以将人工智能隐喻为“汽车”。
从技术成熟度的角度来看，大数据技术现已成熟，正处于着陆应用的早期阶段。因此，选择大数据专业时，将会有一个相对系统的学习过程。当然，由于在大数据领域仍需要克服许多主题，因此目前的大数据字段仍然主要基于研发才能的需求。为了具有更强的工作竞争力，建议从业者阅读研究生。
与大数据技术相比，人工智能远非技术的成熟时期。人工智能仍处于SO估算的“弱人工智能”阶段。学习周期将更长。实际上，许多人工智能领域的许多从业人员基于大数据拥有大量的工作内容，因此，如果您想要为了进行人工智能的研究和开发，您也可以从大数据开始。
要了解大数据和人工智能的优势和缺点，我们必须首先从认知和对大数据和人工智能的理解的概念开始。
1.大数据
大数据是物联网，网络系统和信息系统开发的全面结果。其中，物联网具有最大的影响力，因此也可以说大数据是物联网开发的不可避免的结果。与数据相关的技术紧密关注数据开发，包括数据收集，整理，传输，传输，，存储，安全性，分析，演示和应用等。在目前，大数据的价值主要反映在分析和应用中，例如大数据方案分析。
2.人工智能
人工智能是典型的跨学科。研究的内容集中在机器学习，自然语言处理，计算机视觉，机器人技术，自动推理和知识表示的六个方向上。目前，在诸如智能医疗护理等领域的广泛应用。人工智能的核心是“思考”和“决策”。人工智能研究的主流方向是如何进行合理的思维和合理的行动。
3.大数据和人工智能是好是坏
尽管大数据和人工智能具有不同的注意点，但它们是密切相关的。一方面，人工智能需要大量数据作为“思考”和“决策”的基础。另一方面，大数据还需要人工智能技术来进行数据瓦尔操作，例如机器学习是数据分析的一种常见方法。在大数据值的两个主要实施例中，数据应用程序的主要渠道之一是智能（人工智能产品）。智能机构提供的数据量越大，“训练”和“验证”通常需要大量数据以确保操作的可靠性和稳定性。
目前，与大数据相关的技术已经成熟，相关的理论系统逐渐改善，人工智能仍处于行业发展的早期阶段，理论系统仍然具有巨大的发展空间。从学习的角度来看，它是一种从大数据中学习的好选择，从大数据过渡到人工智能相对容易。总的来说，这两种技术之间没有问题，而且开发空间很大。
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大数据
大数据是指在一定时间内无法捕获，管理和处理常规软件工具的数据收集。这是一个巨大的决策 - 制定能力，洞察力发现和过程优化能力，高增长，高增长和高增长。
人工智能
人工智能，英语缩写是AI。域类别是一项新的技术科学，它研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
大数据技术主要基于数据本身，以执行一系列价值操作，包括数据收集，整理，存储，安全，分析，演示和应用程序。BIG数据技术与物联网和云计算密切相关。物联网为大数据提供了主要的数据源，而云计算为大数据提供了支持平台。
人工智能目前处于主要阶段。主要的研究方向集中在六个方面：自然语言处理，知识表示，自动推理，机器学习，计算机视觉和机器人技术。人工智能是一项典型的跨学科纪律，涉及许多领域，例如哲学，数学，计算机，计算机，经济学，神经学，神经学，神经学，神经学，神经学和语言学。
大数据与人工智能之间的关系
尽管大数据和人工智能具有不同的注意点，但它们是密切相关的。可以说，大数据是人工智能和力量的基石。大数据中的深度学习，AI是不可分割的。借助大量数据，作为深度学习的“学习信息”，计算机可以找到规则，大量数据以及对算法的支持以及对计算能力的支持，可以使人工智能获得实现，应用方向。
一个是，人工智能需要大量数据作为“思考”和“决策”的基础。其次，大数据还需要人工智能技术来执行数据价值操作。例如，机器学习是用于数据分析的常见方法。在大数据值的两个主要实施例中，数据应用程序的主要渠道之一是智能（人工智能产品）。
人工智能是大数据应用程序的实施例，它是大数据和云计算的应用程序场景。没有大数据，没有人工智能。人工智能应用程序的数据越多，结果越准确。
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