1樓：樸銳利
你可以這樣理解，人工智慧是一個嬰兒的大腦，而深度學習就是讓這個嬰兒的大腦又能力看世界、聽世界、感受世界。直觀的說，深度學習只是服務於人工智慧一個工具（也許若干年後，一種全新的工具可以代替深度學習實現人工智慧），把這個工具用在語音識別領域，就能讓機器更會聽；把他用在了計算機視覺領域，就能讓機器更會看。深度學習的本質就是各種神經網路，從最早最簡單的感知機，再到多層神經網路，再到現在很火的cnn、rnn，其目的都是構建一個合適的神經網路結構，讓機器有能力「自己思考」——我們也稱之為「智慧」。
關於機器學習，它是比深度學習更為廣泛的概念，發展的也比較早。在人工智慧屆有一種說法：認為機器學習是人工智慧領域中最能夠體現智慧的一個分支。
從歷史上看，機器學習似乎也是人工智慧中發展最快的分支之一。機器學習發展早期，限於計算機計算能力、樣本量等因素，很多演算法無法實現。而近些年來，計算機的計算能力和儲存能力都有了很大的提高，資料發掘引領了大資料時代的到來，使得原來複雜度很高的演算法能夠實現，得到的結果也更為精細。
理論上，只要計算機計算能力足夠強、樣本資料量足夠大，就可以不斷增加神經網路的層數以及改變神經網路的結構，這就是「深度學習」，在理論和技術上，並沒有太多的創新。只是深度學習代表了機器學習的新方向，同時也推動了機器學習的發展。
2樓：我心有猛虎
人工bai智慧是學科，不算技術。以du前的人工智慧玩的是形式邏輯，實現走的是zhi專家系統。目前實現人工智慧dao的路線主要是機器學習，深度學習是機器學習一個領域。
python是程式語言，跟深度學習理論並沒有直接關係，只是現在主要的深度學習框架都用python來程式設計。你問還有什麼，還有機器學習咯
python做大資料，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智慧呢？請儘量詳細點！
3樓：叫咩唔叫喵的貓
python全棧開發與人工智慧之python開發基礎知識學習內容包括：python基礎語法、資料型別、字元編碼、檔案操作、函式、裝飾器、迭代器、內建方法、常用模組等。
學習人工智慧要懂什麼？python就行還是深度學習或機器學習都要掌握呢？
4樓：我心有猛虎
人工bai智慧是學科，不算技術。以du前的人工智慧玩的是形式邏輯，實現走的是zhi專家系統。目前實現人工智慧dao的路線主要是機器學習，深度學習是機器學習一個領域。
python是程式語言，跟深度學習理論並沒有直接關係，只是現在主要的深度學習框架都用python來程式設計。你問還有什麼，還有機器學習咯
5樓：長沙新華電腦學院
都要掌握，可以來這邊看看，網際網路it學校
機器學習是屬於人工智慧還是大資料領域
6樓：幽藍別淚
應該說他們相互關聯，而沒有屬於誰，智慧需要大資料，大資料體現出智慧
7樓：
屬於人工智慧領域，由於機器學習演算法極其依賴資料進行訓練以提升模型效能，因此隨著大資料的發展，給了機器學習的第二春，並延伸出深度學習與強化學習等新領域。
8樓：安徽新華電腦專修學院
主人工智慧，但是在人工智慧的背後還有龐大的資料領域。
9樓：長沙新華電腦學院
屬於人工智慧哦，這邊有這個專業
人工智慧，機器學習與深度學習，到底是什麼關係 5
既然人工智慧未必都是通過機器學習的方式實現的，那麼除了機器學習的方法還有哪些實現人工智慧的方法？
10樓：匿名使用者
機器學習只是人工智慧n多條研發方向的一種而已，這條思路主要是從資料種提取模式來做**。但人工智慧的範疇很大，包括的方向，手段很多，是一個多學科交叉的內容。
可以參考「人工智慧」這書，總結的很好
人工智慧和大資料有什麼區別麼？
11樓：泉彩榮己夏
大資料分析:
是指對規模巨大的資料進行分析。大資料可以概括為5個v，資料量大(volume)、速度快(velocity)、型別多(variety)、value（價值）、真實性(veracity)。大資料作為時下最火熱的it行業的詞彙，隨之而來的資料倉儲、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。
隨著大資料時代的來臨，大資料分析也應運而生。
人工智慧:
分為兩部分，即「人工」和「智慧」。「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，或者人自身的智慧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。像現在很多的電銷系統，比如小話統智慧電銷基本結和了兩者的大致思路，既有大資料拓客又有自動外呼整理管理客戶等。
12樓：考元修龐裳
瞭解大資料與人工智慧的區別與聯絡，首先我們從認知和理解大資料和人工智慧的概念開始。
1、大資料
大資料是物聯網、web系統和資訊系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大資料也可以說是物聯網發展的必然結果。大資料相關的技術緊緊圍繞資料，包括資料的採集、整理、傳輸、儲存、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大資料的價值主要體現在分析和應用上，比如大資料場景分析等。
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範圍還是比較廣泛的，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、大資料與人工智慧
大資料和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯絡，一方面人工智慧需要大量的資料作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大資料也需要人工智慧技術進行資料價值化操作，比如機器學習就是資料分析的常用方式。在大資料價值的兩個主要體現當中，資料應用的主要渠道之一就是智慧體（人工智慧產品），為智慧體提供的資料量越大，智慧體執行的效果就會越好，因為智慧體通常需要大量的資料進行「訓練」和「驗證」，從而保障執行的可靠性和穩定性。
目前大資料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，如果從大資料開始學習是個不錯的選擇，從大資料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。
大資料，雲端計算，人工智慧和機器學習該選哪個方向
大資料的意義是什麼，大資料的作用是什麼，
大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉 管理和處理的資料集合。通過大量的統計瞭解大家的喜好，想要的東西，從而得到他們想要的，比如精準營銷，徵信分析，消費分析等等 大資料是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取 管理和處理的資料集合。大資料技術是指從各種各樣型別的資料中，快速獲得...
為什麼python是大資料時代最好的語言
目前，機器學習可謂業界最為火熱的一項技術。越來越多的機器學習 資料探勘演算法被應用在電商 搜尋 金融 遊戲，醫療等領域中的資料分析 挖掘 推薦上。從日常使用的相機，每天使用的搜尋引擎，網上的每一次購物，到無人駕駛汽車，智慧家居，智慧機器人等，都有機器學習的影子。而python是機器學習領域主流語言。...
大資料和python有什麼關係嗎？
什麼是大資料？大資料 big data 指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉 管理和處理的資料集合，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資訊資產。為什麼是python大資料？從大資料的百科介紹上看到，大資料想要成為資訊資產，需要有兩步，一是...