1樓：言峰杯
人工智慧裡面有一部分演算法是需要資料的，首先要進去資料，然後才能學習。
比如乙個大資料庫叫imagenet，有十幾億張**，用了這麼大量的**，我們才能訓練我們的深度神經網路去做**中貓貓、狗狗、車輛的識別。
如果沒有這些海量的資料，很多機器學習演算法是不能用的，像我們現在看****它是面向百億特徵，千億引數，萬億樣本，你沒有萬億樣本就支撐不了百億特徵，你可能要有乙個億的樣本才有可能支撐百萬特徵，而且深度學習是需要海量特徵做特徵工程的，所以這個時候大資料實際是很多機器學習演算法得以能夠發展的基礎，但是發展到一定程度，有些演算法它又突然脫離資料了，比如說我們做增強學習，像早期的阿法狗(alphago)，它學了幾十萬專業棋手之間的對局，它是大師，那它就下得很好，後來的阿法zero(alpha zero)，它是自己和自己下棋，反正有規則，所以它的資料實際不是真的資料，是生成出來的，它沒有用真實資料，但是它用了增強學習，所以說它最後下得比阿法狗還強。
2樓：網友
人工智慧就是利用大資料大量學習訓練出來的模型。
如果把人工智慧看作乙個嬰兒，那麼大資料就是知識寶庫，讓人工智慧學習後才會成長成智慧型完善的模型。
大資料與人工智慧的關係是怎麼樣的?
3樓：教育解答
大資料與人工智慧相輔相成，一方面大資料的積累為人工智慧發展提供燃料，大資料具備資料規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，為人工智慧提供豐富的資料積累和訓練資源。
另一方面人工智慧推進大資料應用深化，在計算力指數級增長及**值資料的驅動下，以人工智慧為核心的智慧型化正不斷延伸其技術應用廣度、拓展技術突破深度，並不斷增強技術落地（商業變現）的速度。
例如，在新零售領域，大資料與人工智慧技術的結合，可以提公升人臉識別的準確率，商家可以更好地**每月的銷售情況；在交通領域，大資料和人工智慧技術的結合，基於大量的交通資料開發的智慧型交通流量**、智慧型交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智慧型控制。
在健康領域，大資料和人工智慧技術的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機械人等更便捷、更智慧型的醫療服務。同時在技術層面，大資料技術已經基本成熟，並且推動人工智慧技術以驚人的速度進步；產業層面，智慧型安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。
人工智慧和大資料的關係？
4樓：達內
雲端計算、大資料、人工智慧三者之間有著不可分割、相互影響的關聯。
1、雲端計算與大資料：從技術上看，大資料與雲端計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料的特色在於對海量資料的挖掘，但必須依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術。
2、人工智慧與大資料：與以前的眾多資料分析技術相比，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。
3、人工智慧與雲端計算：人工智慧是程式演算法和大資料結合的產物。而云計算是程式的演算法部分，物聯網是收集大資料的根系的一部分。
達內教育已從事19年it技術培訓，累計培養100萬學員，並且獨創教學系統，1v1督學，跟蹤式學習，有疑問隨時溝通；自主研發的26大課程體系更是緊跟企業需求，企業級專案，課程穿插大廠真實專案講解，對標企業人才標準，制定專業學習計劃，囊括主流熱點技術。
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人工智慧與大資料有什麼關係？
5樓：網友
人工智慧具有以下五個特點：一是從人工知識表達到大資料驅動的知識學習技術。二是從分型別處理的多**資料轉向跨**的認知、學習、推理，這裡講的「**」不是新聞**，而是介面或者環境。
三是從追求智慧型機器到高水平的人機、腦機相互協同和融合。四是從聚焦個體智慧型到基於網際網絡和大資料的群體智慧型，它可以把很多人的智慧型集聚融合起來變成群體智慧型。五是從擬人化的機械人轉向更加廣闊的智慧型自主系統，比如智慧型工廠、智慧型無人機系統等。
據瞭解，國際普遍認為人工智慧有三類「弱人工智慧、強人工智慧還有超級人工智慧」。弱人工智慧就是利用現有智慧型化技術，來改善我們經濟社會發展所需要的一些技術條件和發展功能。強人工智慧階段非常接近於人的智慧型，這需要腦科學的突破，國際上普遍認為這個階段要到2050年前後才能實現。
超級人工智慧是腦科學和類腦智慧型有極大發展後，人工智慧就成為乙個超強的智慧型系統。從技術發展看，從腦科學突破角度發展人工智慧，現在還有侷限性。《規劃》中的新一代人工智慧，是建立在大資料基礎上的，受腦科學啟發的類腦智慧型機理綜合起來的理論、技術、方法形成的智慧型系統。
跟以往相比，新一代人工智慧不但以更高水平接近人的智慧型形態存在，而且以提高人的智力能力為主要目標來融入人們的日常生活。比如跨**智慧型、大資料智慧型、自主智慧型系統等。在越來越多的一些專門領域，人工智慧的博弈、識別、控制、**甚至超過人腦的能力，比如人臉識別技術。
新一代人工智慧技術正在引發鏈式突破，推動經濟社會從數位化、網路化向智慧型化加速躍進。
大資料技術與人工智慧的關係
6樓：華源網路
人工智慧需要資料來建立其智慧型，特別是機器學習，大資料技術為人工智慧提供了強大的儲存能力和計算能力。
如果說大資料相當於人的大腦儲存了海量知識，而人工智慧則是吸收了大量的資料，並不斷的深度分析創造出更大的價值。
人工智慧離不開大資料，大資料依託著人工智慧。
以上是我個人對於學習的知識和網上的相關資料做的乙個總結。
大資料與人工智慧的關係
7樓：戶如樂
大資料作為人工智慧發展的三個重要基礎之一（資料、演算法、算力），本身與人工智慧就存在緊密的聯絡，正是基於大資料技術的發展，目前人工坦消智慧型技術才在落地應用方面獲得了諸多突破。
在當前大資料產業鏈逐漸成熟的大背景下，大資料與人工智慧的結合也在向更全面的方向發展，大資料與人工智慧的結合涉及到以下幾個方式：
第一：大資料分析。從技術的角度來看，大資料分析是與人工智慧乙個重要的結合點，機器學習作為大資料重要的分析方式之一，正在被更多的資料分析場景所採用。
機器學習不僅是人工智慧領域的六大主要研究方向之一，同時也是入門人工智慧技術的常見方式，不少大資料研發人員就讓並知是通過機器學習轉入了人工智慧領域。
第二：aiot體系。aiot技術體系的核心就是物聯網與人工智慧技術的整合，從物聯網的技術層次結構來看，在物聯網和人工智慧之間還有重要的「一層」，這一層就是大資料層，所以在aiot得到更多重視的情況下，大資料與人工智慧的結合也增加了新的方式。
第三：雲端計算體系。隨著雲端計算服務的逐漸深入和發展，目前雲端計算平臺正在向「全棧雲」和「智慧型雲」方向發展，這兩個方向雖然具有一定的區別（行業），但是乙個重要的特點是都需要大資料的參與，尤其是智慧型雲。
大資料的發展本身開闢出了乙個新的價值空間蔽茄，但是大資料本身並不是目的，大資料的應用才是最終的目的，而人工智慧正是大資料應用的重要出口，所以未來大資料與人工智慧的結合途徑會越來越多。
大資料和人工智慧之間的聯絡在？
8樓：石家莊新華電腦學院
大資料為人工智慧的存在提供資料支援。
人工智慧離不開大資料的。
人工智慧就業方向：科學研究，工程開皮卜返發。計算機方向。軟體工程。應用數學。電氣自動化。通訊。機械製造。
人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉燃飢，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、電腦科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究弊雹範疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智慧型搜尋等。應用領域包括機器翻譯、語言和影象理解、自動程式設計、專家系統等。
大資料和人工智慧到底是什麼關係
9樓：育知同創教育
簡單來說：有足夠的資料作為深度學習的輸入，計算機就可以學會以往只有人類才能理解的念破知識，然後再將這些概念或知識應用到之前從來沒有看見過的新資料上。
任何擁有大資料的領域，我們都可以找到深度學習一展身手的空間，都可以做出高質量的人工智慧應用。任何有大資料的領域，都有創業的機會。
有效、合法、合理地收集、利用、保護大資料，是人工智慧時代的基本要求，這需要**、企業、個人三方共同協作。既要保證大規模資訊的正常流動、儲存和處理，又避免個人私隱被濫用或被洩露。
10樓：安徽新華電腦專修學院
模型受限，價值偏低，路徑狹窄。
11樓：易禾侯英飆
大資料包括人工智慧，檸檬學院大資料。
向左轉|向右轉。
大資料和人工智慧的聯絡與區別是什麼
12樓：cda資料分析師
瞭解大資料與人工智慧的區別與聯絡，首先我們從認知和理解大資料和人工智慧的概念開始。
1、大資料。
大資料是物聯網、web系統和資訊系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大資料也可以說是物聯網發展的必然結果。大資料相關的技術緊緊圍繞資料，包括資料的採集、整理、傳輸、儲存、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大資料的價值主要體現在分析和應用上，比如大資料場景分析等。
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、機械人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用範圍還是比較廣泛的，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、大資料與人工智慧。
大資料和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯絡，一方面人工智慧需要大量的資料作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大資料也需要人工智慧技術進行資料價值化操作，比如機器學習就是資料分析的常用方式。在大資料價值的兩個主要體現當中，資料應用的主要渠道之一就是智慧型體（人工智慧產品），為智慧型體提供的資料量越大，智慧型體執行的效果就會越好，因為智慧型體通常需要大量的資料進行「訓練」和「驗證」，從而保障執行的可靠性和穩定性。
目前大資料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，如果從大資料開始學習是個不錯的選擇，從大資料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。
13樓：冷風吹拂著你的臉龐
大資料服務於人工智慧，區別是大資料只是資料，而人工智慧是一整套解決方案。
14樓：最新資訊資料
人人都知大資料和人工智慧的火爆，也是網際網絡行業未來的主要發展方向，那人工智慧和大資料有什麼關係呢？且聽大資料講師給你娓娓道來！
近幾年人工智慧為什麼這麼火？主要的乙個原因就是大資料，每天產生越來越多的資料，使我們可以利用這些資料來做一些過去只有人能夠做的事情。將大資料蒐集的資訊整合起來，植入乙個機器中，就形成了所謂的人工智慧，人工智慧的背後其實就是複雜的大資料技術和雲端計算技術在作支撐。
而人工智慧就像我們的身體，大資料和雲端計算就是我們的大腦。
還有乙個非常非常重要的原因，就是計算資源的豐富，或者說計算能力越來越強大，而計算的成本越來越低廉。因為有了好的、便宜的計算能力，也因為有了大資料，我們現在可以實現很多比如像語音識別、自然語言的理解、圖象識別，甚至無人駕駛，當然無人駕駛汽車還在研發當中。
無人車是乙個典型的人工智慧的應用，它用一臺電腦加上輪子來實現司機所能做的事情，能夠看得明白，能夠聽得到，能夠理解，並且能夠處理大資料。一臺無人車一天可能要處理十幾個t的資料，這是很龐大的，它的意義甚至超出了網際網絡，因為無人車的行駛很可能是不需要網際網絡的，或者說至少我們不能依賴網際網絡，你總有一些訊號不好的地方，萬一聯不上網它就不走了，所以無人車的例子可以告訴大家，人工智慧能做的事情非常非常多，也許我們下一波的產業技術革命不僅僅是建立在大資料的基礎上，更多的會是建立在人工智慧基礎上。
而人工智慧就是能夠充分利用大資料的乙個領域，而且我認為它的影響力很可能不亞於大資料，它會改變各種各樣的行業，各種各樣的領域。
過去我們認為只有人能實現的事情，未來越來越多的情況下機器可以實現了，如果說工業化是把人從體力勞動當中解放出來的話，那麼人工智慧很可能會把人從簡單的勞力勞動中解放出來，這當中大家都能感受的就是所謂的無人車。千鋒還是非常期待、甚至堅信未來全世界首個只有無人車行駛的城市會出現在中國。
大資料和人工智慧有什麼關係呀，大資料和人工智慧到底是什麼關係
如果我們把人工智慧看成乙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資料就是餵養這個天才的奶粉。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。人工智慧，是60年前提出來的，人工智慧前50年其實是默默無聞的，沒有多少人關注。為啥最近火了呢？因為人工智慧有了 靈...
物聯網和人工智慧有什麼關係,物聯網，雲計算，大資料和人工智慧有什麼關係
兩者的關係應該是互為補充，互為表裡的關係 物聯網是目標，人工智慧是實現方式，實現物聯網離不開人工智慧的發展。物聯網也是人工智慧的乙個方向。二者是不衝突的。實現物聯網需要智慧型感測器，智慧型匯流排，需要伺服系統支援其工作，當然物聯網也需要通訊工程，電子技術，作為工具。有乙個比喻是很好的，物聯網是手，是...
人工智慧和Python有什麼關係呢
python是程式語言，原則上跟人工智慧這一研究方向沒有關係，但實際上人工智慧的實踐基本都是用python來實現的。因為python的語法簡單，比較貼近數學符號，做科學計算的研究者喜歡用它來完成自己的研究，逐漸就形成了一系列python的第三方庫，於是，python就成為了科學計算人工智慧領域無人能...