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智能制造工程很好。
从智能制造工程毕业后，您可以从事与智能制造相关领域的系统建筑和计划，并进行产品完整的生命周期管理，科学研究和教学，并具有研究应用程序的发展潜力（Masters）和创新，RD高端人才（医生）。
智能制造工程是一个相对较新的职业。就像大数据和人工智能一样，它是一个专业的旨在适应工业结构的升级。从开发前景的角度来看，智能制造是一个不错的选择。
目前，尽管智能制造业领域的发展前景广泛，而且工作需求的数量很大，但人才需求仍然由RD才能主导。因此，如果您想在智能制造领域具有更强的工作场所竞争力，那么您必须进一步改善自己。
教育部的强烈支持是有意义的。智能技术与中国未来的社会生产力的提高有关。研究生可以从事智能技术和工程的科学研究，发展和管理。随着现代智慧的发展，社会需求，在这个主要的就业前景和高薪。
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。如果从业者想具有更强的工作竞争力，建议阅读研究生。
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。
智能制造（IM）是涉及人工智能的机械和设备。它可以基于ON -Locite环境明智地预测和分析数据的数据，并提供由决策分析支持的人 - 机器对话系统。简而言之，它是使用信息系统参与生产和操作过程，并通过网络连接到计算机和生产设备，请参阅智能系统以制定管理者和运营商做出决策的决策。暂时谈论它是毫无意义的。这是一些需要解释的关键字
（1）必须有一个网络。该网络不是我们称为计算机网络或Internet的智能网络，而是可以有效地连接计算机网络和设备网络。计算机网络可以将信息化系统的说明发送到最终设备，终端设备可以根据指令操作生产设备，计算机网络可以控制设备网络的操作。简而言之，它是为了获得计算机网络和设备网络的“双网络”
（2）必须有数据。需要收集，分类和分析整个制造过程的智能制造系统。数据是从设备得出的。是否可以实时收集数据并准确收集制造过程中的数据成为先决条件。各种来源可能导致数据丢失，并最终影响智能制造系统的预测和结果。
（3）必须有一个系统。智能制造是一个系统的操作和维护系统组织。它是通过在多个领域中的信息系统集成来支持智能的数据支持。智能制造要解决。
总而言之，智能制造业解决了如何带来数据价值的问题。大数据应用程序也已成为必须克服的障碍。
大数据是指使用信息技术来组织和分析业务数据，并最终形成有价值的信息。对于社会生计，公司运营，金融服务和其他领域，它提供了数据。在生产和运营过程中，大量数据很快就会生成。这些数据或多或少会影响企业的运营过程。借助云计算和分布式信息技术，大规模的数据挖掘和分析可以帮助有利的企业做出正确的决策。
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