人工智能難學(xué)還是大數(shù)據(jù)難學(xué) 都有什么區(qū)別

兩個(gè)專業(yè)的發(fā)展前景都很不錯(cuò)。當(dāng)今人工智能立足于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)，可以根據(jù)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提高模型優(yōu)化能力。

人工智能和大數(shù)據(jù)哪個(gè)難學(xué)

大數(shù)據(jù)的發(fā)展極大促進(jìn)了人工智能的發(fā)展，因?yàn)閿?shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)，所以從這個(gè)角度來看，大數(shù)據(jù)的發(fā)展與人工智能的發(fā)展必然是互相促進(jìn)的。

大數(shù)據(jù)和人工智能都不簡單，都需要一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程和長期的實(shí)驗(yàn)，二者聯(lián)系緊密，可以說你中有我、我中有你。從學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，建議從大數(shù)據(jù)開始學(xué)起，這樣會(huì)更加順利一些。

人工智能學(xué)什么

目前人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容有： 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、圖像識(shí)別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

需要的前置課程主要有，信號(hào)處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）從上面的專業(yè)課程內(nèi)容來看，需要掌握的人工智能相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容還是很多的。

從專業(yè)的角度來說，機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、自然語言處理，這其中任何一個(gè)都是一個(gè)大的方向，只要精通其中一個(gè)方向，就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個(gè)方向深入研究。

大數(shù)據(jù)學(xué)什么

數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、一般物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)實(shí)踐、離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)、算法分析與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)計(jì)算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析等。