萬物互聯大數據和ai哪個好

1. 大數據技術與應用和物聯網技術哪個好

兩個專業的前景發展都很不錯

物聯網IoT（Internet of things）：可以簡單地理解為物物相連的互聯網，互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。

大數據（Dig Data）：相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

物聯網主要通過各種設備（比如RFID，感測器，二維碼等）的介面將現實世界的物體連接到互聯網上，或者使它們互相連接，以實現信息的傳遞和處理。物聯網的終極效果是萬物互聯，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等。如今物聯網（IoT）肩負了一個至關重要的任務：資料收集

得益於大數據和雲計算的支持，互聯網才正在向物聯網擴展，並進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智慧時代。

2. 移動互聯,大數據,應用開發,人工智慧,嵌入式哪個比較好就業

移動互聯、大數據、應用開發、人工智慧、嵌入式，這些崗位基本上都是IT行業當中的常青樹，招聘需求是長期都有的，大大小小的公司都在招，只要技術能力過硬，就業是不用過於擔心的。
如果要在這幾個方向裡面做比較來選擇的，目前大數據和人工智慧比較看好。這幾年有比較明顯的趨勢，ABC人才非常受重視，即人工智慧（AI）、大數據（Big Data）、雲計算（Cloud Computing），從國家層面，到大大小小的企業，都在往這些方面發力。
如果說就業的話，目前來說，大數據的就業機會是比較旺盛的，因為大數據技術成熟，所以在各個行業的落地也在加快，對相關人才的需求在不斷上升。

3. 大數據和人工智慧哪個好

想了解大數據與人工智慧孰優孰劣，首先我們得從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。

1、大數據

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

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、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧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、大數據與人工智慧孰好孰壞

大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據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，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據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。

4. 人工智慧與物聯網的區別到底是什麼

物聯網是繼計算機、互聯網之後的又一信息化時代的變革，它通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，應用在網路與實物的融合中。物聯網裡面的應用就更廣泛智慧工業，智慧農業，智慧城市，智慧醫療，這些都是和大數據，雲計算結合在一起的，人工智慧也是其中的一部分。
那麼，什麼是人工智慧物聯網（AloT）？
AIoT（人工智慧物聯網）=AI（人工智慧）+IoT（物聯網）。AIoT融合AI技術和IoT技術，通過物聯網產生、收集海量的數據存儲於雲端、邊緣端，再通過大數據分析，以及更高形式的人工智慧，實現萬物數據化、萬物智聯化，物聯網技術與人工智慧追求的是一個智能化生態體系，除了技術上需要不斷革新，技術的落地與應用更是現階段物聯網與人工智慧領域亟待突破的核心問題。
簡而言之，就是人工智慧技術與物聯網在實際應用中的合理融合實現效益最大化。
那麼，人工智慧和物聯網又有什麼區別呢？
人工智慧和物聯網兩者的區別，大可不必去研究誰占據主導地位。與其說兩者有什麼區別，不如說是兩者其實是相輔相成，相互聯系的「共同體」。只有它們同時使用，才能實現人工智慧和物聯網最大優勢。而且根據數據顯示，在不久的將來，物聯網技術將無處不在，我們很難再找到沒有連接互聯網的設備。
人工智慧和物聯網的是怎麼結合在一起應用在現實生活中的？
1、無人機交通監控
我們的城市道路隨著不斷發展的同時，交通堵塞問題也每況愈下。因此使用實時資料來監控和改變交通流量，可以顯著提高效率並改善塞車的情況。透過智慧路燈的架設，在每個路段監測流量並且及時調整交通號志，或者透過無人機作為機動性的更高的部署選擇，並且可以監測更大范圍的地區，利用智慧實時搜集信息，然後送交附近的裝置進行分析。雖然物聯網裝置具有更強大的計算能力，但網路頻寬仍然受到限制。而目前正在進行的5G基礎建設，則可以有效地解決資料傳輸延遲問題，大幅提升實時分析，以滿足智慧物聯網工作負載的要求。
2、特斯拉智能汽車
特斯拉很好地應用了眾多感測器、GPS和攝像頭來開發的自動駕駛技術。特斯拉汽車通過物聯網嵌入式感測器和人工智慧應用來學習智能交通行為，以實現360度自動駕駛汽車。而這一項技術還有一個值得提的點是，所有特斯拉汽車都可以通過智能控制設備相互交流。此外，它還有助於提高每個單元的性能。
3、智能家居
智能家居行業，作為AIoT人機交互最重要的落地場景，正吸引越來越多企業進入。過去的家電就是一個功能機時代，就像以前的手機按鍵式的，幫你把溫度降下來，幫你實現食物的冷藏；現在的家電實現了單機智能，就是語音或手機APP的遙控去實現調溫度、打開風扇等等。基於互聯智能的構想，未來的AIoT時代，每個設備都需要具備一定的感知(如預處理)、推斷以及決策功能。因此，每個設備端都需要具備一定不依賴於雲端的獨立計算能力，即上面提到的邊緣計算。
有相關言論稱，在未來量子計算可能在人工智慧方面發揮重要的積極作用。因為經典的人工智慧不管發展到什麼程度，我們仍然覺得這是一部機器，是一個機器人，它不可能完全像人類大腦一樣去思考。而量子力學把觀測者的意識與物質的演化結合起來，所以有些科學家會猜測，人類大腦的運行機制可能和量子計算機有一些相通之處。隨著量子計算的發展，也許可以幫助我們更好地理解人類的智慧。總而言之，無論是AI，還是物聯網，都離不開一個關鍵詞——數據。數據是萬物互聯、人機交互的基礎。AI的介入讓IoT有了連接的「大腦」。同樣，歸功於當前存儲技術發展，讓數據有了基本的「後勤保障」。雲服務的快速擴張，則讓數據有了發揮價值的物質基礎。

5. UI和大數據還有AI學哪個好

UI算是設計類，大數據和人工智慧是機器演算法，是不同的兩個方向，關鍵你擅長什麼方向的

6. 人工智慧專業好還是大數據好

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、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，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
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，將會是人類智慧的「容器」，也可能超過人的智能。
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「 人工」和「 智能」。「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，或者人自身的智能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。

7. JAVA、UI、雲計算、大數據、IOT、AI學那個最好

如果你本科畢業建議參加大數據培訓，0基礎需要7個月左右時間。

內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據專業授課

8. 人工智慧和大數據那個專業比較好呀

大數據
Big data，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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信息資產。
人工智慧
Artificial Intelligence，英文縮寫為AI。它的領域范疇是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
大數據技術主要是圍繞數據本身進行一系列的價值化操作，包括數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用等。大數據技術與物聯網、雲計算都有密切的聯系，物聯網為大數據提供了主要的數據來源，而雲計算則為大數據提供了支撐平台。
人工智慧目前還處在初級階段，主要的研究方向集中在自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學等六個方面。人工智慧是典型的交叉學科，涉及到哲學、數學、計算機、經濟學、神經學、語言學等諸多領域。
大數據與人工智慧的關系
大數據和人工智慧雖然關注點不相同，但關系密切，可以這樣說，大數據是人工智慧的基石，動力。大數據和AI中的深度學習是密不可分的，有了大量數據，作為深度學習的「學習資料」，計算機可以從中找到規律，海量數據，加上演算法的突破和計算力的支撐讓人工智慧獲得突破、走向應用。
一是人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，二是大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品）。
人工智慧就是大數據應用的體現，是大數據、雲計算的應用場景。沒有大數據就沒有人工智慧，人工智慧應用的數據越多，其獲得的結果就越准確。
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9. 大數據專業和人工智慧專業哪個好

首先，人工智慧和大數據這兩個專業的前景都比較廣闊，隨著產業結構升級的持續推進，未來大數據和人工智慧專業的人才培養規模會逐漸擴大。
人工智慧與大數據具有密切的聯系，大數據是人工智慧的重要基礎，二者之間的發展會互相促進。在行業內，大數據工程師的工作內容會涉及到人工智慧技術，而人工智慧工程師在工作中也會使用到大數據技術，所以大數據和人工智慧的技術邊界是比較模糊的，當前也有不少大數據工程師開始轉向人工智慧領域的研發。
大數據專業的重點在於完成數據的價值化，而人工智慧專業的重點在於完成智能決策，大數據為人工智慧提出決策的基礎，人工智慧為大數據的價值化提供出口。如果把大數據比喻成「石油」的話，那麼人工智慧就可以比喻成「汽車」。
從技術的成熟度上來看，大數據技術目前已經趨於成熟，正處在落地應用的初期，所以當前選擇大數據專業會有一個較為系統的學習過程，可以參考的案例也比較多。當然，由於目前大數據領域依然有很多課題需要攻克，所以當前大數據領域依然以研發型人才需求為主，從業者要想具有更強的崗位競爭力，建議讀一下研究生。
人工智慧相對於大數據技術來說，目前還遠沒有達到技術的成熟期，人工智慧目前依然處在所謂的「弱人工智慧」階段，所以如果選擇學習人工智慧會面臨一定的難度，不僅知識量比較大，學習的周期也會更長一些。實際上，目前不少人工智慧領域的從業者，有大量的工作內容是基於大數據開展的，所以如果想從事人工智慧領域的研發，也可以從大數據開始學起。