人工智能大数据概论（人工智能大数据课程）

什么叫人工智能、大数据?

1、人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向。目前，机器学习的应用范围比较广泛，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

2、人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现的智能化系统，能够模拟人类的思维和行为，具备自主学习、推理、判断、决策等能力。 大数据（Big Data）是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要使用先进的技术和工具进行存储、管理、分析和应用。

3、人工智能，或称AI，是指机器执行的认知功能，如对数据输入做出反应或进行处理，模拟人类智能的某些方面。 与传统计算应用程序不同，AI不仅对数据做出反应，而且能够以自主学习的方式改进其反应。这些系统能够不断调整行为，以适应新信息并优化结果。

4、人工智能是一种计算形式，允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。

5、大数据指的是海量的信息集合，这些信息通常在高效的数据处理中心通过高性能商业服务器进行处理。若仅用简单的算法进行处理，不仅效率低下，还会耗费大量时间和资源。因此，大数据处理需要借助更为复杂和高效的算法和技术。

6、定义 AI（人工智能）：AI是一种模拟人类智能的技术，旨在使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如视觉识别、语音识别、自然语言处理等。大数据：大数据则是指数据量巨大、类型繁多、处理速度快的数据集合。它强调数据的规模、速度和多样性，旨在通过数据分析揭示数据中的隐藏规律和模式。

大数据与人工智能的关系

大数据与人工智能之间的关系是相辅相成的。 大数据是人工智能的基础： 大数据为人工智能提供了丰富的数据资源。在深度学习、增强学习、机器学习等领域，算法的不断优化都需要大量的数据作为基础。没有大数据的支撑，人工智能技术的潜力将难以充分发挥。

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系。一方面，人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础；另一方面，大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。

大数据为人工智能提供基础资源：大数据的特性，包括庞大的数据规模、多样的数据类型、快速的数据生成速度，以及对数据处理能力和时效性的高要求，为人工智能的发展提供了丰富的训练数据和资源。例如，百度在训练其人脸识别系统时，需要使用两亿张人脸图像作为训练数据。

人工智能与大数据怎样结合

1、人工智能与大数据的结合主要体现在以下几个方面：大数据作为人工智能的基础：数据支撑：人工智能，尤其是无规则和基于神经元网络的深度学习分支，需要大量的数据进行训练和学习。这些数据提供了算法所需的输入，使人工智能系统能够从中学习并做出准确的预测或决策。

2、人工智能与大数据的结合主要体现在大数据作为人工智能的重要支撑，推动人工智能的发展和优化。以下是具体的结合方式：大数据为人工智能提供训练材料：无规则人工智能：这类人工智能系统通过读取和分析大量数据，利用统计和概率分析等方法进行智能处理。

3、人工智能的发展离不开大数据的支持。人工智能主要分为三个分支：基于规则的人工智能、基于统计和概率分析的人工智能，以及基于深度学习的人工智能。基于规则的人工智能，通过预设的规则进行智能处理，但这种方法缺乏灵活性，难以应对复杂多变的情况，因此在实际应用中并不广泛。