老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于云 大数据 人工智能和云 大数据 人工智能专业的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享云 大数据 人工智能以及云 大数据 人工智能专业的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 如今，人人都在说，大数据、人工智能、云计算，它们之间是什么关系？
2. 大数据、云计算、人工智能VS普通程序员，两个方向选哪个？
3. 物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？
4. 云计算、大数据、人工智能，谁将开启下一个时代？

如今，人人都在说，大数据、人工智能、云计算，它们之间是什么关系？

大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

要想了解大数据、云计算和人工智能之间的关系，首先要搞清楚他们各自的概念以及应用场景。

大数据的核心是数据的价值化，整个大数据技术体系紧紧围绕数据展开。大数据的产业链包括数据的采集、存储、安全、分析和应用，其中大数据分析是大数据价值化的重要手段。大数据的主要数据来源有三个渠道，分别是传统信息系统、Web系统和物联网系统，其中物联网系统是大数据的主要数据来源，所以说大数据是互联网和物联网发展的必然结果。

云计算的核心是服务，云计算通过互联网为不同用户提供针对性的计算资源服务，包括IaaS、PaaS和SaaS。云计算的特点有三个，其一是为用户提供廉价的计算资源；其二是云计算的服务是动态可扩展的；其三是云计算能够根据用户的不同需求提供针对性的服务。另外，云计算不仅为用户节省了硬件建设的成本，同时也降低了系统的运维成本，在安全控制方面也有系统的解决方案，云计算正逐渐成为整个互联网的支撑性服务。

人工智能的核心是合理的决策和行动，主要的研究方向包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习的应用比较普遍。

大数据的基础是物联网和云计算，可以说大数据是物联网和云计算发展的必然结果，从计算体系上来看，大数据与云计算都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过大数据关注数据，而云计算关注于服务。

大数据是人工智能的基础，人工智能的决策依赖于大数据的分析，所以从层次结构上来看，物联网是第一层，负责感知和操控环境；云计算位于第二层，负责为大数据和人工智能提供服务支撑；大数据位于第三层，完成数据的整理和分析；人工智能位于第四层，完成最终的智能决策。

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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

大数据、云计算、人工智能VS普通程序员，两个方向选哪个？

其实做大数据、云计算、人工智能的，很多也就是普普通通的程序员。虽然这三个在现在这个时代非常火，被誉为未来发展的方向，但是在技术实现上，也就是通过我们熟知的技术来完成的。

我们来看看开发语言的排名情况

Java因为互联网的兴起，生态环境的发展，第一的位置几乎是无法动摇的了。

C和C++也一直维持在前五的位置。

然后我们再来考虑一下，学习语言其实本身没有问题，你可以会C++，也可以会Java，Python，这个是不冲突的，如果你精力充沛，你甚至可以同时精通几种语言。

但是大数据，云计算，人工智能其实是一种技术的产物，不是说就必须使用什么语言来能做某个工作，当然，肯定也有优劣。

你想做什么，最终取决的，还是你的兴趣，你喜欢做什么？喜欢做大数据，就做大数据，喜欢AI就做AI。做这些和你是不是想做一个优秀的程序员是不冲突的，因为你一定要是一个优秀的程序员，你才能够做得更好。

至于学习，开源社区，BBS，书，都是帮助你学习的很好的工具，你需要的就是，坚持，付出自己的时间。

物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？

物联网IoT(Internetofthings)

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

以下图为例，物联网大致分为以下几个层级：感知层，网络层，应用层。

云计算(Cloud)

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

目前很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务(IaaS)，平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。

大数据(DigData)

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，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

人工智能AI(ArtificialIntelligence)

人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识(数据)，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进化。

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。

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云计算、大数据、人工智能，谁将开启下一个时代？

人工智能、大数据及云计算，三者可以称之为铁三角关系！三者合力才能开启下一个时代！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！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、云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！三者合力搭档在一起，组合拳出击才更有力量，才能给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！

云 大数据 人工智能和云 大数据 人工智能专业的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！

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