大数据和人工智能哪一个前景更好?零基础学习要多久?

总结：大数据分析和人工智能各有优势，前景都非常广阔。大数据分析更注重通过数据获得洞察和预测，而人工智能则更强调认知计算和深度学习，以及人与机器之间的自然交互。选择哪个领域更有前景，取决于个人的兴趣、技能以及所在行业的发展趋势。

大数据和人工智能在概念上是包含关系大数据和云计算是实现人工智能的左膀和右臂。你上计算机专业的大学的话，一般的话大数据专业4年就够了，人工智能的话还要读研。

大数据和人工智能专业不能简单地说哪个更好，两者各具特色，各有侧重。大数据专业侧重于软件程序开发，通过统计编辑和分析用户行为特征，为用户提供个性化标签，帮助企业制定更加精准的商业策略。人工智能专业则涉及软件和硬件两方面，包括传感器、机器人以及工业互联网等领域。

人工智能与大数据，两个专业的发展前景都十分可观。人工智能依托深度神经网络，实施深度机器学习，通过大量训练数据提升模型优化能力。在大数据与人工智能的相互促进下，数据成为智能的基础。从学习的角度出发，大数据为起点，将更易于上手。

无论是大数据还是人工智能，从零开始学习都是必要的。对于Java基础薄弱的开发者来说，可以从其他编程语言入手，逐步过渡到大数据开发。而对于寻求转行或提升技能的人来说，掌握一门或多门编程语言，并结合相关领域的专业知识，将有助于在竞争激烈的市场中脱颖而出。综上所述，大数据和人工智能各有优势。

对于一个不懂的初学者来说,如何学习人工智能

想要入门人工智能，对于初学者来说，可以遵循以下三个步骤： 掌握数学基础：人工智能作为计算机科学的一个分支，与计算机技术紧密相关。它主要由硬件和软件两部分组成，硬件是可见可触的实体，而软件则是内部运行的、控制硬件实现智能的程序。

第一步：学好数学知识 人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。

深度学习：学习深度学习框架和神经网络模型。应用领域深化：根据个人兴趣和职业方向，进一步深化对特定人工智能应用领域的了解。掌握经典算法：数学基础：掌握线性代数、概率论与统计学等数学基础知识。深度学习基础算法：学习并理解卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法。

机器人工程、人工智能和智能制造工程专业的区别是什么?

1、人工智能 人工智能是中国普通高等学校本科专业。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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。

2、与之相比，智能制造工程专业则更专注于制造领域的智能化。它特别强调工科中的机械、汽车和电气工程等专业，旨在利用现代信息技术和自动化技术，提升制造业的效率和灵活性。智能制造工程的具体应用包括机器人工程和智能汽车工程。

3、机器人工程更侧重于单个机器人的智能化和自动化，而智能制造工程则更注重整个生产系统的智能化和优化。对于那些对机器人技术充满热情的学生来说，机器人工程可能是一个更好的选择。而对于那些希望在生产管理和技术创新方面有所作为的学生，则可能更适合选择智能制造工程。

4、此外，人工智能工程专业的就业方向更为多样，毕业生可以在互联网公司、科研机构、金融机构等多个领域找到工作机会。而在智能制造工程专业方面，毕业生则更多地进入制造业，从事机器人工程、智能汽车等相关工作。两者在职业发展路径上有所区别，但都为学生提供了广阔的发展空间。

5、机器人工程专业不完全等同于人工智能，机器人和人工智能是两个不同的概念。机器人与人工智能的区别如下：定义与范畴：机器人：是一种能够用最快速度和最大精度自动执行一个或多个复杂任务的机器。它包含的内容更多，涉及机械、电子、控制等多个领域，并且需要人工智能等技术来发展其智力。

电信公司需要人工智能专业吗知乎?

1、自动化运维：电信公司需要人工智能专业的技术来实现自动化运维和故障预测，减少人为操作的错误和成本，提高网络和设备的稳定性和可靠性。 语音识别和自然语言处理：人工智能技术在电信客服和呼叫中心等领域得到广泛应用，用于实现语音识别、智能问答和自然语言处理等功能，提升客户服务体验。

2、前景可以的。人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。

3、说白了自动化、智能化本来就是IT的份内事，所以自然而然人工智能这个专业最适合的就是IT行业。目前主要集中在研发图像识别、语音及语义识别、内容(含商品)推荐等相关产品。