人工智能難學還是大數據難學 都有什么區(qū)別

兩個專業(yè)的發(fā)展前景都很不錯。當今人工智能立足于深度神經網絡，進行深度機器學習，可以根據大量的訓練數據來提高模型優(yōu)化能力。

人工智能和大數據哪個難學

大數據的發(fā)展極大促進了人工智能的發(fā)展，因為數據是智能的基礎，所以從這個角度來看，大數據的發(fā)展與人工智能的發(fā)展必然是互相促進的。

大數據和人工智能都不簡單，都需要一個系統(tǒng)的學習過程和長期的實驗，二者聯(lián)系緊密，可以說你中有我、我中有你。從學習的角度出發(fā)，建議從大數據開始學起，這樣會更加順利一些。

人工智能學什么

目前人工智能專業(yè)的學習內容有： 機器學習、人工智能導論（搜索法等）、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數，微積分，還有編程（有數據結構基礎）從上面的專業(yè)課程內容來看，需要掌握的人工智能相關的知識內容還是很多的。

從專業(yè)的角度來說，機器學習、圖像識別、自然語言處理，這其中任何一個都是一個大的方向，只要精通其中一個方向，就已經很厲害了。所以不要看內容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個方向深入研究。

大數據學什么

數學分析、高等代數、一般物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。