1樓：匿名使用者
了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、智慧型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。
2樓：河南新華電腦學院
人工智慧
（電腦科學的乙個分支）
鎖定本詞條由「科普中國」科學百科詞條編寫與應用工作專案審核
。人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、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，將會是人類智慧型的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
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，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。
[1] 2023年12月，人工智慧入選「2023年度中國**十大流行語」
大資料（it行業術語）
本詞條由「科普中國」科學百科詞條編寫與應用工作專案審核
。大資料（big data）是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，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資訊資產。[1]
在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》[2] 中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的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]
3樓：湖南優就業
人工智慧和大資料的定義
ai是指一種智慧型，它使機器能夠執行類似於歸因於人類的認知功能。將此與傳統系統進行比較，傳統系統會根據其程式設計行為作出反應。支援ai的機器可以分析和解釋資料，然後根據這些解釋解決問題。
它總是從資料中學習，隨著資料的發展而發展，並對所學內容做出反應。這樣，ai系統會不斷改進和調整其行為以適應變化。
大資料指的是一種截然不同的現象。它不僅描述了大資料集，而且還描述了極易變化的資料，高速移動並在定義的上下文中具有意義的資料，旨在實現可導致特定結果的分析。
人工智慧和大資料的區別
人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程式也會對資料做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何型別的差錯，就像意外的結果一樣，應用程式無法做出反應。
而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。
大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的資料集，但也可以是極其多樣的資料。
在大資料集中，可以存在結構化資料，如關聯式資料庫中的事務資料，以及結構化或非結構化資料，例如影象、電子郵件資料、感測器資料等。
大資料可以採用這些處理器，機器學習演算法可以學習如何重現某種行為，包括收集資料以加速機器。人工智慧不會像人類那樣推斷出結論。它通過試驗和錯誤學習，這需要大量的資料來教授和培訓人工智慧。
4樓：鬱高明抗艾
大資料分析:
是指對規模巨大的資料進行分析。大資料可以概括為5個v，資料量大(volume)、速度快(velocity)、型別多(variety)、value（價值）、真實性(veracity)。大資料作為時下最火熱的it行業的詞彙，隨之而來的資料倉儲、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料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。
隨著大資料時代的來臨，大資料分析也應運而生。
人工智慧:
分為兩部分，即「人工」和「智慧型」。「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，或者人自身的智慧型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。像現在很多的電銷系統，比如小話統智慧型電銷基本結和了兩者的大致思路，既有大資料拓客又有自動外呼整理管理客戶等。
人工智慧和大資料有什麼區別麼？
5樓：河南新華電腦學院
人工智慧
（電腦科學的乙個分支）
鎖定本詞條由「科普中國」科學百科詞條編寫與應用工作專案審核
。人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、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，將會是人類智慧型的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。
人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。
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，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。
[1] 2023年12月，人工智慧入選「2023年度中國**十大流行語」
大資料（it行業術語）
本詞條由「科普中國」科學百科詞條編寫與應用工作專案審核
。大資料（big data）是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，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資訊資產。[1]
在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》[2] 中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的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]
6樓：cda資料分析師
了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、智慧型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。
大資料時代和傳統資料有什麼區別
傳統的分析是基於結構化 關係性的資料，而且往往是取乙個很小的資料集，來對整個資料進行 和判斷。大資料是對整個資料全集直接進行儲存和管理分析。大資料時代簡介 大資料 在網際網路行業指的是這樣一種現象 網際網路公司在日常運營中生成 累積的使用者網路行為資料。這些資料的規模是如此龐大，以至於不能用g或t來...
人腦和人工智慧的關係是什麼，人與人工智慧區別
人工智慧來與人類智慧型的源關係是互為補充 相互bai制約的，人與技du術的融合是必然的zhi。人工智慧是在20世紀中期以dao後產生的學科，人工智慧就是用機器模擬人類的智慧型活動，從而用機器代替人類行使某些方面的職能。人工智慧是通過探索人的感覺和思維的規律來模擬人的智慧型活動，電子計算機是人工智慧的...
當今時代網際網路時代，大資料 雲端計算 人工智慧幾乎解決了各種知識性問題，是否還有必要學習傳統知識呢
寶典寶貝我愛你 該記的東西還是要記的，都不記的話腦子就生鏽了。傳統的東西是基礎，還是有必要學習的。 易週期權之家 什麼叫傳統知識？人工智慧尚在不斷學習，不學小心人會被控制，這不是危言聳聽！ 不管是什麼時代中國傳統文化是不能丟的，它是老祖宗留下了的傳承了幾千年，有些東西現代人都搞不清楚，所以無論什麼時...