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人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，能够以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。可以想象，未来人工智能带来的科技产品将是人类智慧的“容器”。人工智能它可以模拟人类意识和思维的信息过程。

1.Big数据Big数据，或称巨量数据，是指庞大的、高增长的、多样化的信息资产，需要一种全新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。换句话说，从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力，才是大数据技术。Large 数据是AI智能升级进化的基础。有了大的数据，AI可以不断进行模拟演练，向真实的人工智能靠拢。

人工智能和数据的一个主要区别在于数据是原始输入，需要经过清洗、结构化和集成后数据才变得有用。这让他们有了根本的不同。人工智能是计算的一种形式，它允许机器执行认知功能，如作用于或响应输入，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会响应数据，但响应和应答都必须手动编码。

人工智能系统不断地改变它们的行为以适应调查结果的变化并修改它们的响应。支持人工智能的机器旨在分析和解释数据然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机将一次性学会如何采取行动或对某种结果做出反应，并知道在未来采取同样的行动。相关资料数据提供了大量的数据，有用的数据必须先从大量繁杂的数据 centers中分离出来，然后饿袜做什么。

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在行业中数据 engineer的工作会涉及到人工智能 technology，而人工智能 engineer也会在工作中用到数据 technology，所以是数据 engineer。数据的专业侧重于数据的价值，而人工智能的专业侧重于智能决策。数据的专业是人工智能提出决定的基础。

人工智能(人工智能)是指计算机系统的智能能力，包括语言理解、图像识别、决策等。大数据(BigData)是指在规定时间内，常规软件工具无法捕获、存储、处理和分析的数据的集合。人工智能和数据的关系是密不可分的，因为人工智能需要大量的数据来训练模型，而数据可以是/

人工智能具有以下五个特点:一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。二、从多媒体数据按类型加工到跨媒体认知、学习、推理，这里所说的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或环境。第三，从追求智能机器到高层次的人机、脑机交互和融合。第四，从注重个体智能到基于互联网和big 数据的群体智能，可以把很多人的智能整合成群体智能。

按照人工智能目前的技术架构，虽然数据是人工智能技术的三大基础之一，但不是唯一条件。人工智能要想运行的更准确，就需要有更准确、更快速、更可靠的分布式算法和计算能力，对捕获的海量进行分类分析数据，最终得到结果。只有在精确计算的加持下，才能充分发挥数据的性能。数据的算法和计算能力的提高，极大地推动了人工智能技术的发展。人工智能高度依赖数据，其本质是数据。

什么是大数据？大数据次，数据不再指数字或数字，数据的范畴大了很多。包括:互联网上的任何内容，如文字、图片、视频等；书籍中的文本内容；医院的所有医疗档案，包括医学影像；公司的设计图纸和文件；科学研究中的各种观察数据和历史研究成果；甚至我们人类的活动本身也可以看作是一种特殊数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络中的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹，活动范围。

什么是人工智能？学术界把人工智能分为传统人工智能方法和现代人工智能方法。传统的人工智能方法呢？其实简单来说，人工智能的传统思路是先了解人类是如何产生智能的，然后让机器按照人类的思维去做。简而言之就是人工智能，英文缩写为AI。它是利用计算机科学技术研究和开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。

Da 数据在Da 数据的产业链逐渐成熟的背景下，Da 数据和人工智能的组合也在向更全面的方向发展，Da 数据和人工智能。从技术角度来看，big 数据 analysis是与人工智能的重要结合点，而机器学习作为big 数据的重要分析方法之一，正在被更多的数据 analysis场景所采用。