大数据,云计算,现在又有人工智能,到底学哪个好?

2024-05-09

1. 大数据,云计算,现在又有人工智能,到底学哪个好?

这个看个人对哪方面感兴趣再结合个人自身的情况来选择,大数据,云计算,人工智能三者之间相辅相成又不可分割,人工智能难学些,学习技术性知识较多,需要有一定的基础,如果你想挑战高难度的话就可以选择人工智能,其次的话就选择学习大数据或者是云计算。

大数据,云计算,现在又有人工智能,到底学哪个好?

2. 大数据,云计算,人工智能和机器学习该选哪个方向

这几个选择大数据和云数据都可以,还是在这几个当中去多试听几节课比较好,听完以后感觉哪个适合自己学习,就去学哪个,选择学这个,就业发展前景还是不错的,许多企业都急需这样的开发人才。

3. 大数据,云计算,人工智能哪个方向比较好

这三个方向都还可以,看个人对哪方向感兴趣,对哪方向学习是强项,再做选择

大数据,云计算,人工智能哪个方向比较好

4. 老师给我2个方向,大数据和人工智能,我该选什么啊求大神说说

我觉得最重要的第一点,首先得问自己的兴趣和能力所在,毕竟无论选择哪个方向,可以支撑我们走下去的,都是兴趣和能力。因此,我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一,大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果,其中物联网的影响最大,所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开,包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前,大数据的价值主要体现在分析和应用上,比如大数据场景分析等。
第二,人工智能
人工智能是典型的交叉学科,研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向,目前机器学习的应用范围还是比较广泛的,比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”,如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见,相比大数据某,人工智能涉及的领域更加高深和高端,因此知识含量也更高,学习起来也需要付出更多,对个人的数理和逻辑能力要求很高,不过两者也是有联系的。
一方面,人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品),为智能体提供的数据量越大,智能体运行的效果就会越好,因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”,从而保障运行的可靠性和稳定性。
所以啊,没有必要太过完全区分开两者,还是打好基础,一步一个脚印学起来,唯有最佳之选。

5. 云计算,大数据和人工智能三者之间的关系

什么是大数据云计算物联网大白话这些与人工智能的关系

云计算,大数据和人工智能三者之间的关系

6. 东北大学研究生的大数据、人工智能和云计算哪个好

大数据,东大的计算机以数据库技术见长,人工智能,说实话,东大还没有那样的基础研究能力,特别是数学物理基础理论

7. 人工智能和软件开发哪个好?

软件开发好一点。人工智能是近几年才新兴的行业各方面的技术都还不是太成熟。千锋教育就有线上免费的软件开发公开课,。千锋将在高校、企业、学员和各方合作伙伴支持下,努力成为一个有情怀、有良心、有品质的一流教育机构,为国家培养更多高质量数字技能人才。从专业的成熟度来看,软件工程专业经过多年的建设已经相对比较成熟了,学生选择软件工程专业会有一个比较好的学习体验,而且软件工程专业的同学也可以主攻人工智能方向。软件工程专业是专业性比较强的专业,整体的知识结构是比较集中的,这也是软件工程专业就业比较好的一个重要原因。人工智能专业对于学习和实践的场景要求相对比较高,而且对于学生的学习能力和科研能力也提出了一定的要求。需要学习的内容也会相对比较多,同时还需要重视动手实践能力的提升。关于软件开发的详细信息可以关注千锋教育,千锋将在高校、企业、学员和各方合作伙伴支持下,努力成为一个有情怀、有良心、有品质的一流教育机构,为国家培养更多高质量数字技能人才。

人工智能和软件开发哪个好?

8. 云计算,大数据,人工智能三者有何关系

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲,三者是有着紧密联系的,互相联系,互相依托的,脱离了谁都不能更好的发展,让我们具体来看一下!
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生,各行各业都有,数据量也是相当之大,但如何整合数据,清洗数据,然后实现数据价值,这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合,应用到应用场景,大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
说白了,云计算计算的是什么?云存储存储的是什么?还是大数据!所以离开大数据谈云计算,离开云计算谈大数据,这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR,沉浸式体验,就是依赖与大数据与云计算,让用户能够由更加真切的体验,并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人,传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作,而人工智能则包含了机器学习,从被动到主动,从模式化实行指令,到自主判断根据情况实行不同的指令,这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热,但是也就是近两年才开始慢慢落地,依赖于云计算的发展,以及人们对人工智能的预期。
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