大数据和人工智能发展应用-大数据和人工智能发展应用的关系

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据和人工智能发展应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍大数据和人工智能发展应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据分析应用和人工智能技术及应用哪个更好就业？
2. 云计算，大数据，智能化发展对电子商务有哪些影响？
3. 大数据专业有哪些适合文科生？
4. 大数据技术与应用要学英语吗？
5. 大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢？是不是更加深入生活呢？

大数据分析应用和人工智能技术及应用哪个更好就业？

1.

大数据和人工智能是目前以及未来都非常有前途的行业。

2.

大数据给予人工智能足够有价值的数据支持,人工智能才之所以智能,所以相对于人工智能,大数据的人才需求量更大一些,也就是说人工智能只是大数据的一个应用方向。

3.

云计算，大数据，智能化发展对电子商务有哪些影响？

云计算，大数据使得中小企业不必花很多成本在基础设施建设上。云计算为电子商务提供了具有自我维护和管理功能的虚拟计算***， 也就是大型服务器集群， 可以利用云的计算能力来补充或取代电子商务企业内部的计算***。

大数据专业有哪些适合文科生？

大数据相关专业有数据科学与大数据技术、数据计算及应用、大数据管理与应用，其中数据计算及应用专业毕业生一般授予的是理学学位，数据科学与大数据技术毕业生一般授予的是工学学位，而大数据管理与应用是属于管理学范畴，由此，大数据管理与应用专业文科考生可以考虑。

1.

数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的J***a大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才,可在***机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类J***a大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。

2.

数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才

大数据技术与应用要学英语吗？

1，大数据的应用包括数据统计分析，数据建模，数据预测等，会结合AI一起发展的；

2，数学概率与数理统计、线性代数回归、高阶函数等是需要的；

3，很多开源框架、文档和实践是英文的；

4，随着物联网、传感器、云存储、云计算和AI的发展，大数据方向是有前景的； 以上供参考。

大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢？是不是更加深入生活呢？

谢谢邀请！

从技术体系上来说，大数据是智能化的基础，大数据的发展必然会促进人工智能的进一步发展，从技术成熟度上来说，大数据技术在2016年的时候已经趋于成熟（来自Gartner报告），而人工智能目前依然处在研究的初期阶段，所以大数据未来将逐渐落地，而人工智能的落地还需要按步骤分阶段进行。

目前大数据已经开始在很多领域陆续开始应用，其实从技术体系上来说，大数据技术的发展是一个连续的过程，在技术上伴随着统计学、物联网、云计算的发展而逐渐完善。比如，大数据目前一个重要的应用是数据分析，而数据分析本身就存在很长的技术积累期，统计学[_a***_]的研究内容就是数据分析，所以大数据的发展存在一个比较扎实的理论和应用基础。从这个角度来说，大数据的落地还是具有广泛基础的。目前大数据的处理也有很多种方式，比如目前比较流行的Beam就是一个流处理和批处理整合的应用。

随着大数据和人工智能的发展，二者之间的界限也逐渐模糊，比如目前从事大数据分析的工程师往往也在做机器学习方面的研发，而机器学习是人工智能领域的重要研究内容之一，与此类似的情况还包括自然语言处理、计算机视觉和机器人学等内容，目前这些传统的人工智能研究领域已经与大数据建立起了紧密的联系。所以说，随着大数据的发展和落地，人工智能也一定会伴随着大数据逐渐开始落地应用。

总之，未来大数据与人工智能的结合将更加紧密，有大数据的地方也往往会有人工智能的身影，对于很多用户来说，大数据的价值需要智能体（人工智能产品）来进行体现，尤其是对于普通用户来说，大数据比较抽象，而智能体则比较好接受。

大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些相关方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

大数据和人工智能是分不开的，它们相互结合

人工智能需要有大数据支撑人工智能主要有三个分支：

1.基于规则的人工智能；

2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；

3.基于神经元网络的一种深度学习。

基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。

而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，***用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。

到此，以上就是小编对于大数据和人工智能发展应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据和人工智能发展应用的5点解答对大家有用。

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