首先我们要了解一下人工智能和数据: 人工智能主要有三个分支:1。基于规则的人工智能；2.不规则，计算机大量读取数据，根据数据，进行统计和概率分析，智能处理；3.一种基于神经网络的深度学习。大数据分为“结构化数据”和“非结构化数据”。“结构化数据”是指企业的客户信息、运营数据、销售数据、库存数据。，它们存储在common 数据 repository中。
如今数据大量产生后，有低成本的存储器来存储，有高速的CPU来处理，于是人工智能的理论付诸实践。因此，人工智能可以做出接近人类的处理或判断，提高准确率。同时，采用人工智能的服务作为高增值服务成为获得更多用户的主要因素，用户数量的不断增加产生了更多的数据，进一步优化了人工智能。如今数据大量产生后，有低成本的存储器来存储，有高速的CPU来处理，于是人工智能的理论付诸实践。
5、大 数据与 人工智能之间有何联系?large数据Bigdata是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。人工智能人工智能，英文缩写为AI。其领域范畴是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。
Da 数据的技术与物联网、云计算密切相关。物联网提供了Da 数据的主要来源，云计算为Da 数据提供了支撑平台。人工智能目前还处于初级阶段，主要研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉、机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科，涉及哲学、数学、计算机、经济学、神经病学、语言学等诸多领域。
6、如何理解云计算,大 数据和 人工智能三者间的关系云计算，Big 数据和人工智能这三者的发展是分不开的。它们密切相关，相互联系，相互依存，没有谁也不能更好地发展。来具体看看吧！1.Big数据Big数据是指在一定时期内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
Da数据(IBM提出)的5V特性:体量(质量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(低值密度)、真实性。数据各行各业每天都在产生，而且数据的量也相当大，但是如何整合数据，清理数据然后实现-1？Da 数据 is 数据超融合的最终目标，Da 数据的价值将在应用到应用场景时体现出来。
7、 人工智能和大 数据的关系是什么样的,哪个更有前景?人工智能的发展现状处于成长期。由于相关人才相对较少，人才市场人工智能空缺，供不应求。什么是大数据？随着时代的发展，我们日常生活中产生的数据越来越多。举个例子，每天上网，全国能达到几十亿数据，而这还只是网页浏览产生的数据，各行各业都有。什么是人工智能？云计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式。这种模式提供可用的、方便的和按需的网络访问，并进入可配置的计算资源池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务)。这些资源可以通过很少的管理工作或与服务提供商很少的交互来快速提供。
如何深度融合8、大 数据物联网 人工智能之间的关系
物联网，Big 数据和人工智能？人工智能:人工智能技术的快速发展和广泛应用，以及与大数据、云计算、物联网等技术的深度融合，正在推动智能化转型升级，助力各行业数字化、智能化发展。人工智能本质上是互联网云大脑产生智慧和智能的动力源。人工智能不仅通过深度学习、机器学习和large等算法的结合数据，还应用于互联网云大脑的神经末梢、神经网络和智能终端。
应用层人工智能在应用上类似于感应层，都是在对象上的功能改进。比如我们可以利用分析层的命令信息，智能调整一些路口的红绿灯，人工智能与物联网有什么关系？所以我觉得物联网和人工智能的关系需要从物联网未来的发展可能性和人工智能的未来来理解。这样，两人的关系就很密切了，这里我只理解人工智能作为信息处理的高级中介。
