① 大數據和人工智慧有什麼在本質上區別
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。
② AI大數據分析是什麼軟體
③ 什麼是大數據、雲計算和人工智慧它們有哪些應用
大數據是描述大量數據（包括結構化數據和非結構化數據）的術語，它們每天都會覆蓋大量業務。但重要的不是數據量。這是組織對重要數據的處理方式。可以分析大數據的洞察力，從而獲得更好的決策和戰略性業務變動。
人工智慧是對讓計算機展現出智慧的方法的研究。計算機在獲得正確方向後可以高效工作，在這里，正確的方向意味著最有可能實現目標的方向，用術語來說就是最大化效果預期。人工智慧需要處理的任務包括學習、推理、規劃、感知、語言識別和機器人控制等。
雲計算，英文名稱：cloudcomputing，是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
說到這里，大家想起雲計算了吧。當想要干這些活時，需要很多的機器一塊做，真的是想什麼時候要就什麼時候要，想要多少就要多少。
例如，大數據分析公司的財務情況，可能一周分析一次，如果要把這一百台機器或者一千台機器都在那放著，一周用一次非常浪費。那能不能需要計算的時候，把這一千台機器拿出來;不算的時候，讓這一千台機器去干別的事情?
誰能做這個事兒呢?只有雲計算，可以為大數據的運算提供資源層的靈活性。而雲計算也會部署大數據放到它的PaaS平台上，作為一個非常非常重要的通用應用。因為大數據平台能夠使得多台機器一起干一個事兒，這個東西不是一般人能開發出來的，也不是一般人玩得轉的，怎麼也得雇個幾十上百號人才能把這個玩起來。
所以說就像資料庫一樣，其實還是需要有一幫專業的人來玩這個東西。現在公有雲上基本上都會有大數據的解決方案了，一個小公司需要大數據平台的時候，不需要采購一千台機器，只要到公有雲上一點，這一千台機器都出來了，並且上面已經部署好了的大數據平台，只要把數據放進去算就可以了。
④ 人工智慧和大數據有什麼區別
大數據主要用於數據分析
根據獲取的大量數據進行合理分析並得出想要的結論
人工智慧，主要是用機器取代人腦進行工作，這樣就可以減少勞動力，提高產能
兩者還是有本質區別
⑤ AI（人工智慧）和大數據有什麼不同
大數據，就是大量的信息，這些信息在數據處理中心（高配的商業伺服器）跑，肯專定會把跑廢，如果只是用簡單屬的演算法來處理，也很浪費時間。
人工智慧是很多技術的總稱，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，因為人工智慧尚在發展階段，所以也沒有非常精準的定義
⑥ 什麼叫人工智慧、大數據
人工智慧是指計算機系統具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的復雜任務。硬體體系能力的不足加上發展道路上曾經出現偏差，以及演算法的缺陷，使得人工智慧技術的發展在上世紀80—90年代曾經一度低迷。近年來，成本低廉的大規模並行計算、大數據、深度學習演算法、人腦晶元4大催化劑的齊備，導致人工智慧的發展出現了向上的拐點。
人工智慧和大數據的區別_大數據人工智慧哪個好
什麼是大數據
大數據（big data），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。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
人工智慧和大數據的區別_大數據人工智慧哪個好
人工智慧和大數據的區別
大數據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。
人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。
人工智慧是基於大數據的支持和採集，運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷採集、沉澱、分類等數據積累。
與以前的眾多數據分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。
但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的數據，整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量數據、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。這一突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於互聯網對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。
⑦ 大數據、BI、AI，三者之間的關系是什麼
數據是企業的生產資料，BI幫助企業梳理生產關系，而AI則是一種更先進的生產力內，它能夠幫助把容業務專家、數據分析師等人所積累的業務經驗和知識，固化到系統，進而使它演變成企業長久的數據資產。觀遠數據AI+BI的商業智能解決方案正是基於這種理念下的產物。
觀遠數據首創性地提出一整套從BI（基礎分析）到AI（智能決策）的完整「5A」落地路徑方法論，立足於自身在基礎數據分析的出色實力，引入AI預測引擎填補了傳統人工運營的前瞻性與實用性，助力企業構建最強決策大腦。目前觀遠數據已與聯合利華、百威英博、迪卡儂等知名零售客戶達成眾多優秀的數據分析與AI技術深度融合的商業落地解決方案。
⑧ 人工智慧和大數據有什麼區別么
人工智慧
（計算機科學的一個分支）
鎖定
本詞條由「科普中國」科學網路詞條編寫與應用工作項目審核
。
人工智慧（ 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。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」
大數據
（IT行業術語）
本詞條由「科普中國」科學網路詞條編寫與應用工作項目審核
。
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。[1]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。[3]
⑨ 人工智慧+大數據是什麼
很多人還搞不清大數據和人工智慧的關系。
這里引用馬化騰在清華大學洞見論壇上說過話：
未來所有企業形態都是在雲端用人工智慧處理大數據。
未來我們（騰訊）會繼續大力投入的：
第一是AI，第二是雲計算，第三是大數據。過去把用電量作為衡量一個工業社會發展的指標。未來，用雲量也會成為衡量數字經濟發展的重要指標。大數據就更不用說了，一切有雲，有AI的地方都必須涉及大數據，這毫無疑問是未來的方向。
人工智慧的基礎是是演算法、算力和海量數據，核心技術包括：
計算機視覺（Computer Vision）、知識圖譜（Knowledge Graph）、機器學習（Machine Learning）、自然語言處理（Natural Language Processing,NLP）、人機交互技術（Human-Computer Interaction Techniques）、語音識別（Automatic Speech Recognition）等等。
大數據的核心很簡單：只要你擁有足夠多的數據，你就擁有了預見未來的能力。