伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/cf14007018.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
https://www.doczj.com/doc/cf14007018.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速，大数据时代和人工智能时代的到来，为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记，图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖，其他学科有诺贝尔奖；诺贝尔时代没有计算机，后来有了计算机以后，大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖，这个奖就是图灵奖，现在全世界一共65个人得过图奖，姚期智教授，是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来，既给我们带来了便利，同时我们也面对一些挑战，有一部分职业岗位要被淘汰，同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。
浅谈大数据与人工智能的发展必要性 全球迎来人工智能发展新一轮浪潮，人工智能成为各方关注的焦点。从软件时代到互联网，再到如今的大数据时代，数据的量和复杂性都经历了从量到质的改变，可以说大数据引领人工智能发展进入重要战略窗口。 从发展意义来看，人工智能的核心在于数据支持。首先，大数据技术的发展打造坚实的素材基础。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快等特点。大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。人工智能的发展也需要学*量的知识和经验，而这些知识和经验就是数据，人工智能需要有大数据支撑，反过来人工智能技术也同样促进了大数据技术的进步，两者相辅相成，任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。 其次，人工智能创新应用的发展更离不开公共数据的开放和共享。从国际上看，开发、开放和共享政府数据已经成为普遍潮流，英美等发达国家已经在公共数据驱动人工智能方面取得一定成效。而我国当前仍缺乏国家层面的整体战略设计与部署，政府数据开放仍处于起步阶段。在开放政府数据成为全球政府共识的背景下，我国应顺应历史发展潮流，抓住大数据背景下发展人工智能这一珍贵历史机遇，加快数据开发、开放和共享步伐，提升国家经济与社会竞争力。
从发展现状来看，人工智能技术取得突飞猛进的进展得益于良好的大数据基础。首先，海量数据为训练人工智能提供了原材料。据We Are Social公司统计，全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65％，活跃互联网用户突破了40亿人，接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC 预测，2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。如此海量的数据给机器学习带来了充足的训练素材，打造了坚实的数据基础。移动互联网和物联网的爆发式发展为人工智能的发展提供了大量学习样本和数据支撑。 其次，互联网企业依托大数据成为人工智能的排头兵。Facebook 近五年里积累了超过12亿全球用户；IBM服务的很多客户拥有PB级的数据；Google的20亿行代码都存放在代码资源库中，提供给全部2．5万名Google工程师调用；亚马逊AWS为全球190个国家/地区超过百万家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。在中国，百度、阿里巴巴、腾讯分别通过搜索、产业链、用户掌握着数据流量入口，体系和工具日趋成熟。 再者，公共服务数据成为各国政府关注的焦点。美国联邦政府已在Data．gov数据平台开放多个领域13万个数据集的数据。这些领域包括农业、商业、气候、教育、能源、金融、卫生、科研等多个主题。英国、加拿大、新西兰等国都建立了政府数据开放平台。在我国，2011年香港特区政府上线data．gov．hk，上海率先在内地推出首个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山、南京等城市也都陆续上线数据平台。
关于大数据 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构数化据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之八十的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之六十。在大数据时代，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 关于人工智能 人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年，Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 人工智能(Artificial Intelligence)，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能和大数据之间的联系
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。 当下，互联网行业又迎来了一次新的热潮！就是从互联网时代开始向数据时代转变！新的时代的到来，代表着行业技术又要进行一次全新的更新换代，以往的技术开始变得不适用，新的技术将要出现。即使在行业内工作很多年的人也要重新开始学习新的技术。现在正是学习大数据的好时期，南京课工场针对行业的快速变化，及时掌握大数据应用产业的发展需求，为学员提供符合企业用人需求的课程体系和大数据技能，还等什么，赶紧抓住这个换道超车的好时机吧！
大数据与人工智能 数据科学已经在决策科学、社会科学、经济学里面扮演越来越重要的角色，所以这种交叉融合，这种碰撞对我们每一个人来讲都是学习的机会，也是一些施展才华的空间。最近在各个场合有一些分享，今天我尤其要把这个讲座做好。今天是我儿子第一次坐在下面听我的讲座。 过去我们做的这些工作是跟数据有关系的。一个大数据、一个人工智能，这两个放在一起，今天很多的企业会这么重视，在这里给大家分享一下我们自己的故事。百度在过去两年多的时间里面，在人工智能领域有很多技术方面的投入。今年李彦宏在两会上提出中国大脑，很受关注；麻省理工学院科技评论杂志去年专门发表了一篇评论性文章，介绍百度的人工智能之梦。在国外主流的科技杂志里面报道一个中国企业的科技研发，还是比较少的。我自己感到非常的振奋。 百度的背景，和很多的互联网公司都是一样的，从技术的纬度来讲，他本质上是一个基于大数据的人工智能公司。我们是提供一个搜索引擎，这个搜索引擎下面有一个非常精致的结构，它可以搜索到各种信息、知识，而且服务是完全免费的、给用户带来价值的。但是我们获得了了大量的搜索行为数据，并实现它的商业价值，就得通过广告、推送服务。从数据到价值，这中间就需要大量的技术，尤其是基于大数据的人工智能技术，包括机器学习，自然语言处理，语音识别，图像识别。 最近在全社会，无论是在中国还是美国，还是科技媒体，还是研究机构，还是商业公司，都在谈自动驾驶、机器人、物联网、个性化、VR、AR。其实这些都是AI的各个领域，现在AI已经成为科技创新的主战场，它不光是未来时，而且是
现在进行时。我们看电影《超能陆战队》，看似是未来的东西，但是今天很多领域正在发生，也在产生价值。 到底什么是人工智能？严肃的科学定义到今天为止，没有一个广泛接受的定义。比如说，有一种说法叫强人工智能，有一种说法叫弱人工智能，还有基于符号逻辑的、也有基于统计模型的，有不同的观点。抛开这些不同的观点，通常一个人工智能系统有这样几个方面： 第一，我们希望这个系统具有感知的能力，就像人一样，有五官，可以感知周围的环境是什么样的。 第二，获取这个感知以后，对面临的环境有一个理解。比如说对于一个机器人来讲，他在感知到这个环境以后，如果想到后面去跟一个同学聊天，他需要寻找最佳路径。他必须要理解，那条路是走不通的，那条是可以走的。 第三，在理解的基础上做出决策，从而达成目的或完成任务 一个机器要感知，然后理解，然后决策，这是一个过程。今天在市场上面无处不在充斥着智能产品：智能汤勺、智能水杯等等。我们把一个老式的收音机和智能设备放在一起比较，他们有什么不同？区别一个系统、一个产品是不是真的具有智能的能力，有一个很重要的纬度，就是这个系统能不能随着用户用它的次数越来越多，它变得越来越聪明，它是不是真的随着经验积累在不断的演化。如果它是这样的，它就是一个能够自我学习、自我进化、自我演化的、智能的系统。所
文化自信之三：互联网+与大数据、人工智能与核心技术阅读下面的文字，按要求作文。（60分） 材料一：一些购物或新闻app会根据用户的性别、年龄、所在城市、喜好等进行及时的有针对性的推送信息，这些经过加工筛选后的信息显然更全面，准确性、匹配度更高，从而大大方便了用户，提高了效率。 材料二：有用户反映某打车软件，存在“杀熟”现象。同样的行程，iPhone用户比小米用户贵10%。同时，测试的两款手机设置的起点和终点都一样，车型类型一样，也没有新用户补贴，但是级别更的用户费用更贵。 材料三：近日美国媒体披露，一家名为“剑桥分析公司”的数据分析企业，在未经授权的情况下，获取了美国社交媒体“脸书”多达5000万用户的信息，用于设计软件，以预测并影响选民投票。消息一经曝出，舆论一片哗然。
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