大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于前端后端大数据人工智能，前端后端大数据人工智能技术这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
本文目录
- 物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
- 大数据与人工智能时代，前端工程师还有哪些发展机遇？
- 大数据和人工智能如何协同工作？
- 后端程序员应该深入学习后端开发，还是系统学习人工智能？有什么好建议吗？
物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间存在着千丝万缕的“亲缘”关系！半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－timeobservation）找出对于未来预测性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！
不得不说的人工智能背后的基石：大数据
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话”脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！没有人工智能的物联网：没大戏
而物流网又让人工智能：更准确
物联网：英文名为InternetofThings，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！人工智能背后强大的助推器：云计算
云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！组合拳出击才更有力量：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
大数据与人工智能时代，前端工程师还有哪些发展机遇？
谢谢邀请！
前端工程师是IT领域中的重要岗位，随着大数据与人工智能的发展，前端工程师依然有较大的发展空间，原因有以下几点：
第一：大数据时代为前端开发开辟了新的发展空间。大数据目前已经初步形成了一个产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、安全、分析和呈现，随着大数据的逐渐落地，产业链上的相关岗位将陆续出大量的人才需求。对于前端开发人员来说，大数据呈现的相关岗位将提供新的发展机会。
第二：前端开发的边界逐渐拓展。随着移动互联网的发展，近些年来前端开发的边界逐渐拓展，不少开发团队已经把移动端开发（Android开发、iOS开发等）并入到前端开发团队，相信随着5G标准的落地，前端开发也一定会有新的开发场景出现。另外，目前前端开发后端化也是一个比较明显的趋势，比如Nodejs的大量应用就是一个比较明显的说明。相信未来前后端开发的边界会模糊化，前后端开发人员的知识结构也会出现更多的重叠。
第三：产业互联网为前端开发带来大量的机会。大数据、物联网和人工智能等相关技术是产业互联网发展的重要组成部分，在产业互联网赋能传统行业的过程中，前端工程师依然会起到重要的作用。在广大的传统行业领域，有大量的开发场景涉及到呈现和交互，而这些内容都需要前端工程师来完成。从这个角度来看，前端工程师在产业互联网阶段的发展空间依然比较大。
目前，Web开发依然是互联网开发的重点领域，随着Web开发的不断发展，Web端能够呈现的内容也必将越来越丰富，未来很长一段时间内，Web开发将依然是互联网领域的重点开发内容之一，因此前端工程师依然有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
大数据和人工智能如何协同工作？
谢邀。
人类从原始社会走到现在，历经千万年漫长岁月、800亿人口更替逐渐变得聪明智慧，这些都源于信息、知识、技能、文化的积累、传承、发扬。在人类发展史上出现信息、知识、技能、文化其实都可以看作数据，当前人类社会进入信息爆炸的阶段，在近100年人类的进步发展成果超过既往岁月的总和，信息数据变得越来越多、越来越杂、越来越快，如何有效利用这高频、多变、繁杂的海量数据，对于国家政府社会、产业行业企业既是挑战也是机遇。
大数据相当于人的大脑，从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识通过消化、吸收、再造才能创造出更大的价值。人工智能则像一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人，人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习和进化。
大数据是人工智能的前置条件、必要条件，人工智能基于大数据的支持和采集，科技发展让高容量存储设备成为现实，极大的提升了数据量的留存。人工智能运用于人工设定的特定性能和运算方式，来对海量留存的数据进行分析，可以进行深度机器学习，根据不同的训练数据而拥有自优化的能力，比如：预测未来的天气和球赛的比分、语音助手、无人驾驶汽车等。
对于企业而言，未来基于大数据的人工智能将极大改变企业的商业模式、运营机制，包括使业务流程自动化，知识管理工作自动化，以及管理本身的智能化，包括数据采集到反馈、监控、评估，智能化的分析预测以及决策的智能化。人工智能逐渐用于自动化工作进程，帮助员工提高生产力，当今企业中几乎半数的职位将因人工智能而不复存在，但人工智能也会为企业战略需求创造出过去不存在的新工作和服务。
后端程序员应该深入学习后端开发，还是系统学习人工智能？有什么好建议吗？
我做后端开发多年，目前也在做人工智能方面的研究，所以我来回答一下这个问题。
为了描述后端和人工智能之间的关系，我先来说说后端开发的那些事，然后一步一步描述。
后端服务简单的说就做两件事情，一件事情是接收请求，另一件事情是生成回应。但是这看似简单的步骤背后却隐藏着众多的处理过程，一个简单的处理过程可以大概分成以下几个步骤：
1.提取用户提交的数据并判断用户的请求意图。
2.对用户提交的数据进行验证，通常后端做的验证属于业务验证。
3.匹配对应的业务处理模块并进行具体的业务处理，这个步骤可能需要一系列的操作。
4.生产处理结果并封装。
5.把结果推送到客户端。
通常后端的服务会采用MVC结构，这个结构的好处太多了，但是在我看来最重要的好处就是便于合作。通常还需要一系列的操作以便于提高业务处理能力，比如创建业务组件池、数据库连接池、外部资源池等等，容器化管理最大的好处就是可以根据业务需要随时申请资源而不需要关心资源的开辟和回收等令人头疼的问题。
容器管理的最大好处就像那句好莱坞的经典台词一样：Don'tCallme，I'llCallyou！我把这句话理解为：我会在你需要的时候出现。我第一次看到这个比喻大概是在10多年前一个来自中国台湾的作家（林信良）在描述Spring时所说。
其实这句话多少就有点可以动态扩展的意思了，所以我在做了一段时间后端开发之后，我的研究重点就放在了动态软件体系结构上了。我做动态软件体系结构是从了解OSGI开始的，当时的Eclipse就是基于OSGI结构的。研究一段时间之后，我把OSGI应用在了我当时带的一个ERP项目中，这个系统的用户是一个国内大型连锁销售企业。在经过了3年多的研发之后，系统按计划顺利通过了专家组的验收，专家组对系统给予了较高的评价。其实，现在回过头来看，动态软件体系结构在某种程度上来说也具备了一定的智能（动态扩展）。
做后端开发做到一定程度一定会往智能化方向发展，因为系统越来越庞大，接入的功能越来越多。单纯的通过接口已经越来越难满足业务需求了，而类似于OSGI所代表的模块化管理在目前看来已经是后端开发的趋势和常态选择了。
伴随着大数据的发展，后端开发已经逐渐迁移到云端平台进行了，此时的后端开发不仅要面对简单的业务逻辑，更要面对海量的数据处理任务，此时机器学习等内容就进入了后端开发人员的视野中了。而机器学习正是打开人工智能领域的一把钥匙，很多后端开发人员正是通过机器学习进入了人工智能领域。
所以，按照我的历史经验来看，后端开发人员未来不可避免的要学习人工智能相关内容。人工智能涉及到的内容非常多，我在之前的文章中有过详细的描述，这里就不再累述了。总之，要想系统的学习人工智能，最好要依托项目来进行，这样才能更容易做出成果。
我目前的主要研究方向是大数据和人工智能，我会陆续在头条上写一些相关的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，可以咨询我。
谢谢！
关于本次前端后端大数据人工智能和前端后端大数据人工智能技术的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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