❶ 資料庫是人工智慧的重要應用嗎
AI可以幫助資料庫進行調優；
利用NLP將自然語言翻譯成資料庫語言，在用戶端可以不用遵循資料庫語言就可實現查詢；
利用AI進行查詢優化；
數據挖掘。
❷ 資料庫的基本功能是什麼
資料庫管理系統(DBMS)的基本功能有以下幾項：
（1）數據定義功能。DBMS提供相應數據語言來定義（DDL）資料庫結構，它們是刻畫資料庫框架，並被保存在數據字典中。
（2）數據存取功能。DBMS提供數據操縱語言（DML），實現對資料庫數據的基本存取操作：檢索，插入，修改和刪除。
（3）資料庫運行管理功能。DBMS提供數據控制功能，即是數據的安全性、完整性和並發控制等對資料庫運行進行有效地控制和管理，以確保數據正確有效。
（4）資料庫的建立和維護功能。包括資料庫初始數據的裝入，資料庫的轉儲、恢復、重組織，系統性能監視、分析等功能。
（5）資料庫的傳輸。DBMS提供處理數據的傳輸，實現用戶程序與DBMS之間的通信，通常與操作系統協調完成。
❸ 大數據庫和人工智慧有什麼關系嗎
人工智慧裡面有一部分演算法是需要數據的，首先要進去數據，然後才能學習。
比如一個大資料庫叫ImageNet，有十幾億張圖片，用了這么大量的圖片，我們才能訓練我們的深度神經網路去做圖片中貓貓、狗狗、車輛的識別。
如果沒有這些海量的數據，很多機器學習演算法是不能用的，像我們現在看視頻網站它是面向百億特徵，千億參數，萬億樣本，你沒有萬億樣本就支撐不了百億特徵，你可能要有一個億的樣本才有可能支撐百萬特徵，而且深度學習是需要海量特徵做特徵工程的，所以這個時候大數據實際是很多機器學習演算法得以能夠發展的基礎，但是發展到一定程度，有些演算法它又突然脫離數據了，比如說我們做增強學習，像早期的阿法狗(AlphaGo)，它學了幾十萬專業棋手之間的對局，它是大師，那它就下得很好，後來的阿法Zero(Alpha Zero)，它是自己和自己下棋，反正有規則，所以它的數據實際不是真的數據，是生成出來的，它沒有用真實數據，但是它用了增強學習，所以說它最後下得比阿法狗還強。