① 人工智慧和大數據有什麼區別
人工智慧
（計算機科學的一個分支）
鎖定
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。
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領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等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」
大數據
（IT行業術語）
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大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。[3]
② 大數據分析和人工智慧到底有什麼區別，它們不是一回事
大數據分析:
是指來對規模巨大的數據進行自分析。大數據可以概括為5個V，
數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
人工智慧:
分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
③ 用人工智慧怎麼分析數據
處理數據，反過來也可以稱之為數據處理，對於處理數據來說，首先要知道數據主要分結構版化數據和非權結構化數據。 面對大數據的多樣性，在儲存和處理這些大數據時，我們必須知道兩個重要的技術，其分別為數據倉庫技術、Hadoop。當數據為結構化數據，來自傳統的數據源，則採用「數據倉庫技術」來儲存和處理這些數據；當數據為非結構化數據，「Hadoop」則是最合適的技術。
④ 「大數據分析」和「人工智慧」的前景怎麼樣
都非常不錯
⑤ 人工智慧和大數據的關系是什麼樣的，哪個更有前景
什麼是大數據？
隨著時代的發展，我們在日常生活中產生的數據也越來越多，比如日常上網瀏覽，全國一天就能達到幾十億的數據量，而且這僅僅只是網頁瀏覽產生的數據量，各行各業所有的數據量加起來可想而知。
什麼是人工智慧？
雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。
大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。
人工智慧與大數據
如果我們把人工智慧看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的數據就是喂養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒後續的智力發育水平。
與以前的眾多數據分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。
至於哪個更有前景，我們來看看
人工智慧不同於傳統的機器人，傳統機器人只是代替人類做一些已經輸入好的指令工作，而人工智慧則包含了機器學習，從被動到主動，從模式化實行指令，到自主判斷根據情況實行不同的指令，這就是區別。
大數據的概念在前幾年已經炒得火熱，但是也就是近兩年才開始慢慢落地，依賴於雲計算的發展，以及人們對人工智慧的預期。
說到底，雲計算是大數據的底層架構，大數據依賴雲計算來處理大數據，人工智慧是大數據的場景應用。三者直接建立起一個體系，從而實現改變世界的目的。三者不能分開說，一定要緊密結合。
⑥ 人工智慧與數據分析的關系怎麼樣
AI雖然是近幾年火起來的，但AI早在幾十年前就有了，最初的AI一直在數學領域摸索，但進展很小，內經過很多實踐探索，越容來越多的研究人員走到了統計方向，並隨著當前大數據、計算機高算力、深度學習等新演算法的出現，AI才越來越走向實用領域而大放異彩！可以說，統計是AI的基本方向，數據分析（演算法）是AI的引擎、大數據是AI的原材料，感測器是AI的感官，如人臉識別、自動駕駛、機器人等各類應用是AI的外殼，共同組成了AI產業。而想進入到這個未來行業，同事有幾個參加的CDA數據分析那邊的課程，效果不錯。
⑦ 「大數據分析」和「人工智慧」的前景怎麼樣
了解大數據與人工智慧的區別與聯系，首先我們從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。
1、大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
2、人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「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慧研究的主流方向。
3、大數據與人工智慧
大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，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據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。
⑧ 大數據分析需要學習人工智慧嗎
大數據和人工智慧都是未來發展趨勢，人工智慧要在大數據的基礎之上發展吧。現在學好大數據，利用好大數據去發展會更有利