大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于新科技人工智能大数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍新科技人工智能大数据的解答，让我们一起看看吧。
大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
要想搞清楚大数据与AI之间的关系，首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果，大数据技术的重点在于实现数据价值化，整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外，云计算技术与大数据技术也有密切的联系，云计算为大数据提供了服务支撑。
人工智能目前已经经过了60多年的发展，主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面，重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科，所以目前依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，也需要解决落地应用问题。
大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述，其一是大数据是人工智能的基础，大数据带来大智慧；其二是人工智能促进大数据的发展；其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。
大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展，比如机器学习需要大量的训练数据，数据量越大则训练的效果就会越好，所以在大数据时代，机器学习包括深度学习受到了广泛的关注，一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用，比如自动驾驶、智能诊疗等。
人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展，比如人工智能领域需要采集更多的数据，而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程，这个过程也在促进大数据技术的发展。另外，大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块，其一是云计算（提供计算资源服务），其二是物联网（提供人工智能产品的落地应用场景），所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
专门写过一篇关于大数据和人工智能关系的文章。仅供参考！
网上曾经有一篇“著名”的文章，叫做《懒才是第一生产力》。文章里说：懒”这个属性一直在推动着人类进步的进程，因为想“偷懒”，所以人类就日日夜夜在那里捣腾，以达到自己想偷懒的目标。正是因为懒得不想做一系列事情，所以人类发明了洗衣机、电话、汽车……
这当然是片面的。我们都知道，科技才是真正的第一生产力。18世纪中叶，因为改良了蒸汽机，引起了第一次工业革命，使得人类从手工劳动转向动力生产，由此进入了“机器时代”。到了电气化时代，电气的发明使得人类可以使用更高效的新能源，促使生产力迅速发展。而20多年前开始进入信息化时代后，互联网的发明和使用将全世界的人类和信息连接在了一起，极大地提高了全社会的分工协作效率。
可以这么说：追求效率是社会发展的核心驱动力。正是因为这个驱动力，企业才创新出一个个全新的商业模式：O2O，互联网减法，共享经济……
然而，随着互联网普及成为一种基础设施，万物互联已经成为可能。这意味着互联网红利也已经接近尾声，互联网时代已然步入了下半场。
当前我们再一次站在了十字路口：当互联网的红利消退的时候，如何才能保持这种生产效率的稳定增长来满足人类不断增长的物质精神需求？
国家也在行动，近年来我国出台了一系列相关的政策和纲要：“互联网+”行动计划，促进大数据发展行动纲要，供给侧改革，以及《中国制造2025》。国家的目的是保持经济的可持续增长。
但是我国即将步入老龄化时代，人口红利马上将要结束，要想实现经济的增长，势必只有一条路可以走——尽可能地想办法提高劳动生产率。
一切又回到了科技上面。当今时代最核心热门的技术，一定是“大数据”和“人工智能”，他们都是提高效率推动社会进一步发展的关键技术。可以这么说：大数据+人工智能，两者的深度结合，必将会推动人类效率的再一次变革。
大数据的本质是：海量的多维度多形式的数据。它包含了每个时间空间节点的信息。如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺的婴儿，那么每一个领域专业的大数据就是喂养这个婴儿的奶粉——“奶粉”的数量决定了婴儿能长多大，而“奶粉”的质量则决定了婴儿智力发育水平的高低。
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？
人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。
这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。
那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？
根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：
信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。
信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。
信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。
大数据是人工智能发展的重要支撑力，为人工智能提供“养料”。例如，在 AlphaGo 的学习过程中，核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱。
互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流，加上算法的突破和计算力的支撑成就了人工智能获得突破、走向应用。
所以说，没有大数据就没有人工智能的发展。反过来看，人工智能让大数据的价值得以最大程度的挖掘运用，而如果没有人工智能，大数据的价值会大打折扣。
大数据，百度百科上是这么定义的，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
简单说，就是不是简单的将你的性别、淘宝记录啥的数据收集起来，通常做大数据的公司还会基于这些数据进行分门别类的整理，并且对整理后的数据进行分析，比如分析出你喜欢什么样的风格的衣服，你的喜好等信息。
关于大数据，IBM概括出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
那怎么实现上述的五大特点呢？
我们都知道，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。但即便高配，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。
所以这里就需要神经网络算法、机器学习等技术处理手段，软件和硬件结合起来对数据库中的数据进行处理，而使用的这些算法、机器学习等分析技术就属于人工智能。
其实人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义，在行业内，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用（云计算平台等）归结为人工智能。
先说答案吧。大数据，人工智能，云计算这三项技术，是相互促进发展的关系。为了方便外行人的理解，我说的会比较浅显，如果有错误的地方，欢迎评论区指正。
人工智能（AI），这个就比较广泛了。一言蔽之就是让计算机或者机器能够模拟人的智能。
介绍完基本概念以后，我们就开始讨论三种技术之间的相互关系。
这三个概念中，最早提出的应该是人工智能（AI）的概念。这一词最早是在1956年的一次国际会议上提出。从那以后，很多研究者发展出了众多理论，人工智能的概念也随之扩展开来。但在往后的40年里，人工智能的研究一直没有很大的突破。其原因是因为当时的硬件和数据量的限制。在这里就要引入一个新的名词，叫做机器学习。机器学习是人工智能的核心，使计算机具有智能的根本途径，它主要使用归纳的方法。所谓归纳，你可以理解为不断输入数据，然后从输入大量数据中学习出规矩，最后得到一个输出。
上一段说到，实现人工智能需要大量的数据。上世纪90年个人电脑的普及，每个人都能够拥有电脑以及互联网技术的发展。这意味着什么？这意味着我们每天产生的数据量是巨大，数据的收集和数据的存储变的越来越容易。到了21世纪，人类进入了大数据时代。有了大量的数据，计算机硬件也得到了发展，那么人工智能的瓶颈便已经突破了。所以从21世纪开始，人工智能有了快速的发展，这得益于大数据技术的发展。
那么云计算的作用是什么呢？云计算是一种基础设施，全面支撑大数据技术，人工智能技术的新应用。因为大数据时代的来临，如果只靠自己个人电脑去计算这个庞大的数据，根本无法实现，那么这时候就需要云计算技术。打个比方，如：用户通过自己的电脑发送指令给提供云计算的服务商，通过服务商提供的大量服务器进行“核爆炸”的计算，再将结果返回给用户。
当前，一场科技革命浪潮正在席卷全球，这一次，IT技术是主角。云计算、大数据、人工智能，这些新技术正加速走向应用，并将深刻改变我们的世界。
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简单来说就是通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，根据分析结果做出预先行动。
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。物联网产生大量的数据，这些数据肯定要找一个地方集中存储和处理，这就必须要有云计算了。云计算的作用就在于将海量数据集中存储和处理。
大数据海量数据上传到云计算平台后，自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了，这就是大数据的目的。大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况，这些都是大数据做的事情。
人工智能大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等，而人工智能在大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动医学诊断。
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大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
要想了解大数据、云计算和人工智能之间的关系，首先要搞清楚他们各自的概念以及应用场景。
大数据的核心是数据的价值化，整个大数据技术体系紧紧围绕数据展开。大数据的产业链包括数据的采集、存储、安全、分析和应用，其中大数据分析是大数据价值化的重要手段。大数据的主要数据来源有三个渠道，分别是传统信息系统、Web系统和物联网系统，其中物联网系统是大数据的主要数据来源，所以说大数据是互联网和物联网发展的必然结果。
云计算的核心是服务，云计算通过互联网为不同用户提供针对性的计算资源服务，包括IaaS、PaaS和SaaS。云计算的特点有三个，其一是为用户提供廉价的计算资源；其二是云计算的服务是动态可扩展的；其三是云计算能够根据用户的不同需求提供针对性的服务。另外，云计算不仅为用户节省了硬件建设的成本，同时也降低了系统的运维成本，在安全控制方面也有系统的解决方案，云计算正逐渐成为整个互联网的支撑性服务。
人工智能的核心是合理的决策和行动，主要的研究方向包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习的应用比较普遍。
大数据的基础是物联网和云计算，可以说大数据是物联网和云计算发展的必然结果，从计算体系上来看，大数据与云计算都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过大数据关注数据，而云计算关注于服务。
大数据是人工智能的基础，人工智能的决策依赖于大数据的分析，所以从层次结构上来看，物联网是第一层，负责感知和操控环境；云计算位于第二层，负责为大数据和人工智能提供服务支撑；大数据位于第三层，完成数据的整理和分析；人工智能位于第四层，完成最终的智能决策。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
到此，以上就是小编对于新科技人工智能大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于新科技人工智能大数据的2点解答对大家有用。
