小磊ready
人人都知大数据和人工智能的火爆，也是互联网行业未来的主要发展方向，那人工智能和大数据有什么关系呢？且听大数据讲师给你娓娓道来！近几年人工智能为什么这么火？主要的一个原因就是大数据，每天产生越来越多的数据，使我们可以利用这些数据来做一些过去只有人能够做的事情。将大数据搜集的信息整合起来，植入一个机器中，就形成了所谓的人工智能，人工智能的背后其实就是复杂的大数据技术和云计算技术在作支撑。而人工智能就像我们的身体，大数据和云计算就是我们的大脑。还有一个非常非常重要的原因，就是计算资源的丰富，或者说计算能力越来越强大，而计算的成本越来越低廉。因为有了好的、便宜的计算能力，也因为有了大数据，我们现在可以实现很多比如像语音识别、自然语言的理解、图象识别，甚至无人驾驶，当然无人驾驶汽车还在研发当中。无人车是一个典型的人工智能的应用，它用一台电脑加上轮子来实现司机所能做的事情，能够看得明白，能够听得到，能够理解，并且能够处理大数据。一台无人车一天可能要处理十几个T的数据，这是很庞大的，它的意义甚至超出了互联网，因为无人车的行驶很可能是不需要互联网的，或者说至少我们不能依赖互联网，你总有一些信号不好的地方，万一联不上网它就不走了，所以无人车的例子可以告诉大家，人工智能能做的事情非常非常多，也许我们下一波的产业技术革命不仅仅是建立在大数据的基础上，更多的会是建立在人工智能基础上。而人工智能就是能够充分利用大数据的一个领域，而且我认为它的影响力很可能不亚于大数据，它会改变各种各样的行业，各种各样的领域。过去我们认为只有人能实现的事情，未来越来越多的情况下机器可以实现了，如果说工业化是把人从体力劳动当中解放出来的话，那么人工智能很可能会把人从简单的劳力劳动中解放出来，这当中大家都能感受的就是所谓的无人车。千锋小编还是非常期待、甚至坚信未来全世界首个只有无人车行驶的城市会出现在中国。 
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面： 师资力量雄厚要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。 就业保障完善实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。 学费性价比高一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。希望你早日学有所成。
一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术，还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备，实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能，提高政府监管服务、决策的智能化水平，形成高效、便捷、便民的新型管理模式，为城市构建智能型，管理型决策平台。智慧城市本质是以大数据平台为核心，采用云、物、端构建起三级平台，利用人工智能+物联网+大数据+云计算技术，采用硬件设备+大数据平台模式，将人与城市基础设施、城市服务管理建立紧密联系，打通城市各级、各行业智慧应用平台形成的系统化解决方案。
了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。1、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。2、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。3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，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。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。
