人工智能大数据专业最好的大学
大数据和人工智能的联系与区别是什么了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
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。
什么叫人工智能、大数据？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。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。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
游吧看吧
人工智能和大数据哪个发展方向好？我觉得最重要的第一点，首先得问自己的兴趣和能力所在，毕竟无论选择哪个方向，可以支撑我们走下去的，都是兴趣和能力。因此，我们来好好捋一捋这两者的区别和联系。
第一，大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
第二，人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
可见，相比大数据某，人工智能涉及的领域更加高深和高端，因此知识含量也更高，学习起来也需要付出更多，对个人的数理和逻辑能力要求很高，不过两者也是有联系的。
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。
所以啊，没有必要太过完全区分开两者，还是打好基础，一步一个脚印学起来，唯有最佳之选。
人工智能+大数据是什么？很多人还搞不清大数据和人工智能的关系。
这里引用马化腾在清华大学洞见论坛上说过话：
未来所有企业形态都是在云端用人工智能处理大数据。
未来我们（腾讯）会继续大力投入的：
第一是AI，第二是云计算，第三是大数据。过去把用电量作为衡量一个工业社会发展的指标。未来，用云量也会成为衡量数字经济发展的重要指标。大数据就更不用说了，一切有云，有AI的地方都必须涉及大数据，这毫无疑问是未来的方向。
人工智能的基础是是算法、算力和海量数据，核心技术包括：
计算机视觉（ComputerVision）、知识图谱（KnowledgeGraph）、机器学习（MachineLearning）、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）、人机交互技术（Human-ComputerInteractionTechniques）、语音识别（AutomaticSpeechRecognition）等等。
大数据的核心很简单：只要你拥有足够多的数据，你就拥有了预见未来的能力。
大数据与人工智能的关系是怎么样的?大数据与人工智能相辅相成，一方面大数据的积累为人工智能发展提供燃料，大数据具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。
以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
另一方面人工智能推进大数据应用深化，在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度。
例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制。
在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
什么叫人工智能、大数据？大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。
大数据如何助力人工智能
众所周知，人工智能将减少人类的整体干预和工作，所以人们认为人工智能具有所有的机器学习能力，并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低人的作用，大数据的介入是变革的关键。因为机器可以根据事实做出决定，但不能涉及情感互动，但是数据科学家可以基于大数据将情商囊括进来，让机器以正确的方式做出正确的决定。
比如，对于任何一个医药公司的数据科学家来说，他不仅要分析客户的需求，还要遵守该地区特定市场的规章制度，调整药物成分为该市场提供最佳选择，机器学习不太可能完成这种任务。
所以很明显，人工智能和大数据的融合不仅仅是人才和学习同时进行，还为任何一个新的品牌和公司带来很多新的概念和选择。人工智能和大数据的结合可以帮助公司以最好的方式了解客户的兴趣。通过机器学习，公司可以在最短的时间内识别客户的兴趣。
大数据和人工智能有什么区别？人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。
大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。
人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。
大数据和人工智能有什么关系吗有什么区别？了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
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。
大数据专业和人工智能专业哪个好?首先，人工智能和大数据这两个专业的前景都比较广阔，随着产业结构升级的持续推进，未来大数据和人工智能专业的人才培养规模会逐渐扩大。
人工智能与大数据具有密切的联系，大数据是人工智能的重要基础，二者之间的发展会互相促进。在行业内，大数据工程师的工作内容会涉及到人工智能技术，而人工智能工程师在工作中也会使用到大数据技术，所以大数据和人工智能的技术边界是比较模糊的，当前也有不少大数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点在于完成数据的价值化，而人工智能专业的重点在于完成智能决策，大数据为人工智能提出决策的基础，人工智能为大数据的价值化提供出口。如果把大数据比喻成“石油”的话，那么人工智能就可以比喻成“汽车”。
从技术的成熟度上来看，大数据技术目前已经趋于成熟，正处在落地应用的初期，所以当前选择大数据专业会有一个较为系统的学习过程，可以参考的案例也比较多。当然，由于目前大数据领域依然有很多课题需要攻克，所以当前大数据领域依然以研发型人才需求为主，从业者要想具有更强的岗位竞争力，建议读一下研究生。
人工智能相对于大数据技术来说，目前还远没有达到技术的成熟期，人工智能目前依然处在所谓的“弱人工智能”阶段，所以如果选择学习人工智能会面临一定的难度，不仅知识量比较大，学习的周期也会更长一些。实际上，目前不少人工智能领域的从业者，有大量的工作内容是基于大数据开展的，所以如果想从事人工智能领域的研发，也可以从大数据开始学起。
大数据与人工智能有什么关系呀？您好，对于你的遇到的问题，我很高兴能为你提供帮助，我之前也遇到过哟，以下是我的个人看法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！。大数据是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。
人工智能是对让计算机展现出智慧的方法的研究。计算机在获得正确方向后可以高效工作，在这里，正确的方向意味着最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。人工智能需要处理的任务包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等。
云计算，英文名称：cloudcomputing，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。
通俗来讲，云计算是一种通过网络以服务的方式提供动态可伸缩的IT资源的计算模式。
近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2019年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。
云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。现在有人称之为大数据时代，也有人称之为智能时代。个人认为称之为"大数据时代"或"智能时代"都是可以的，未来的人工智能将会代替人类多项工作。那为什么称之为"大数据时代"也是可以的呢？
因为，人工智能是建立在大数据的基础上的，没有大数据的支持人工智能将无法实现智能。而且人工智能只是大数据的一个很小的应用方向，大数据有众多的应用方向！将来会覆盖全行业乃至影响人类文明。所以称之为"大数据时代"也是可以的。人工非要挑出一个时代概念来讲，那么就是"大数据时代"。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！
电子信息（人工智能与大数据方向）专业学位硕士研究生培养方案
电子信息（人工智能与大数据方向）专业学位硕士研究生培养方案
（2020年修订）
一、培养目标
为适应我国现代化建设的需要，以社会和行业需求为导向，面向人工智能与大数据应用领域的前沿，培养具有本领域坚实的基础知识和专业技能，较强的解决实际问题的工程应用能力，特别是掌握用人工智能与大数据解决电力行业智能信息处理过程中遇到的相关实际问题的工程技术方法，能够承担专业技术或管理工作，具有良好的职业素养的高层次应用型、复合型人才。
学位获得者应具备：
1．拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和敬业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风。
2．掌握本领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，了解本领域的发展动向，具有一定的创新能力。
3．掌握解决工程问题的先进技术方法和现代技术手段，并具备独立担负工程技术和工程管理工作的能力。
4．熟练掌握一门外国语，能运用该外语比较熟练地阅读和翻译本专业的文献资料，同时必须具备较强的听、说、写方面的能力。
5．具有良好的心理素质和健康的体魄。
二、学习年限
专业学位硕士生学制为2.5年，全日制硕士生最长学习年限为4年，非全日硕士生最长学习年限为5年。
三、专业方向
电子信息（人工智能与大数据方向）属于专业学位硕士，主要研究方向包括（但不限于）：
1．智能信息处理与可视化技术
该方向主要研究电力大数据的数据采集、存储和数据分析挖掘等关键技术，并结合电力行业的实际应用场景，开展电力大数据的可视化应用系统等研究。
2．大数据存储与智能管理
该方向主要研究对象为存储规模大，存储管理复杂，且需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据，主要涉及分布式文件系统和分布式数据库相关技术，尤其是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理相关技术。
3．大数据分析与挖掘技术
该方向研究在数据量迅速膨胀时的深度数据分析和挖掘，对自动化分析具有较高要求，基于主流大数据数据分析工具和产品的应用开发数据挖掘等相关算法和机制；充分发掘大数据所蕴含的大价值以及价值所隐藏的新规律等。
4．大数据安全与智能检测
该方向主要研究通过文件访问控制来限制呈现对数据的操作技术、基础设备加密技术、匿名化保护技术和加密保护技术等，在最大程度的保护大数据在采集、传输、存储和分析使用过程中可能涉及的信息安全和隐私保护等内容。
四、培养方式
1. 实行导师（组）负责制，原则上每一位专业学位研究生都由校内学术性和企业工程型的“双导师”进行指导。
2. 专业学位研究生的培养主要采取课程学习、专业实践和学位论文相结合的培养方式，；专业学位研究生可采用全日制和非全日制两种学习方式。
3.专业实践原则上要到企业进行，时间不得少于半年，不具有2年企业工作经历的研究生专业实践时间应不少于1年。可采用集中实践和分段实践相结合的方式；根据具体情况，课程学习和专业实践也可以分学期交叉进行。
4. 学位论文工作要结合专业实践进行，论文选题必须具备工程背景，论文工作的有效时间不得少于一年。
专业学位研究生的培养须依托行（企）业力量，加大校企合作力度，按照“优势互补、资源共享、互利共赢、协同创新”的原则，通过基地共建、人员互通、项目合作等，在培养方案制定、课程体系设置、课程教学设计、专业实践训练、论文写作指导等方面，构建人才培养、社会服务等多元一体的合作培养模式。
五、课程设置及学分
研究生课程学习采用学分制。一般课程每16学时计1学分。
专业学位硕士研究生要满足最低学分要求，总学分不少于32学分，其中课程学分不少于26学分，必选环节6学分。课程和学分总体设置如下表：
（一）具体课程设置及学分要求
电子信息（人工智能与大数据方向）专业学位硕士研究生课程设置
课程类别
课程编号
课程名称（内容）
学分
开课
学期
备注
必修
课程
≥18学分
公共必修
=7学分
10M5001
中国特色社会主义理论与实践研究
SocialismwithChineseCharacteristics:TheoryandPractice
2
1
10M5002
自然辩证法概论
IntroductiontoDialecticsofNature
1
1
09M5001
研究生综合英语
GraduateComprehensiveEnglish
2
1
07M5001
工程伦理
EngineeringEthics
1
1
00M5001
科学道德与学术规范
ScientificEthicsandAcademicNorms
1
1
专业基础
=11学分
08M5005
矩阵论
Matrixtheory
2
1
必修
05M7006
机器学习
Machine Learning
3
1
=9
学分
05M7004
算法设计与分析
AlgorithmDesignandAnalysis
3
1
05M7001
计算机网络
Thecomputernetwork
3
1
选修
课程
≥8学分
专业技术
≥6学分
05M8015
专业英语写作
AcademicEnglishWriting
2
1
05M8017
大数据挖掘
IntroductionofBigData
2
1
05M8018
区块链原理与技术
Blockchain:PrinciplesandTechnologies
2
1
05M8019
智能机器人基础
FundamentalsofRobotics
2
1
05M8016
大数据概论
IntroductionofBigData
2
1
实验课程
05M8004
大数据技术原理及应用
PrincipleandApplicationTechnologyofData
2
1
实验课程
公共选修
见《研究生公共选修课程目录》
2
人文素养课≥1学分
必选环节
=6学分
05M9001
学术训练
AcademicTraining
2
1~4
05M9004
专业实践
ProfessionalPractice
4
1~4
注：1. 为满足社会多元化需求和学生个性化培养的要求，凡在科研成果、创新创业、社会工作获得突出成绩的，经研究生申请、学院认定后，可以冲抵一定选修课学分。具体内容参照相关规定。
2. 关于课程学习及必选环节的具体要求，详见《上海电力大学研究生培养管理规定》。
（二）必选环节
以下环节均为我校专业学位研究生培养的最低要求，研究生均应在培养环节审核前完成各项必选环节。
1.专业实践（4学分）
鼓励到企业进行，可采用集中实践与分段实践相结合的方式。在学期间，必须保证不少于半年的实践教学，具有2年及以上企业工作经历的研究生专业实践时间应不少于6个月，不具有2年企业工作经历的研究生专业实践时间应不少于1年。非全日制工程类硕士专业学位研究生专业实践可结合自身工作岗位任务开展。
研究生要提交实践学习计划，撰写实践学习总结报告。实践成果要能够反映专业学位硕士研究生在职业能力和职业素养方面取得的成效。
2.学术训练（2学分）
学术训练由导师负责指导，并进行学分认定。学术训练是导师履行职责及训练的重要手段，对某一学科领域的研究生进行“理论基础，相关知识、技术和研究方法”方面的系统训练，对修课、作业、阅读、选题、开题、学位论文撰写直到论文答辩等全程进行过程指导。
学术训练内容包括：学科基础、学科交叉、阅读和整合文献能力、实验设计和实施能力、表达和写作能力、创新能力、职业能力等。考核材料为文献报告、英文文献翻译、项目（调研）报告等。
六、学位论文
专业学位研究生学位论文工作是研究生培养的重要组成部分的学位论文，必须强化应用导向，形式可多种多样，重在考察学生综合运用理论、方法和技术解决实际问题的能力。
1．学位论文包含开题报告、中期检查、论文评审与答辩等环节，各环节的时间节点和具体要求，按学校和二级学院相关规定和各专业具体要求执行。
2．对不同形式的论文要求如下：
（1）工程设计类论文，应以解决生产或工程实际问题为重点，设计方案正确，布局及设计结构合理，数据准确，设计符合行业标准，技术文档齐全，设计结果投入了实施或通过了相关业务部门的评估；
（2）技术研究或技术改造类（包括应用基础研究、应用研究、预先研究、实验研究、系统研究等）项目论文，综合应用基础理论与专业知识，分析过程正确，实验方法科学，实验结果可信，论文成果具有先进性和实用性；
（3）工程软件或应用软件为主要内容的论文，要求需求分析合理，总体设计正确，程序编制及文档规范，并通过测试或可进行现场演示；
（4）侧重于工程管理的论文，应有明确的工程应用背景，研究成果应具有一定经济或社会效益，统计或收集的数据可靠、充分，理论建模和分析方法科学正确。
3．积极参加各种学术活动，提高学术水平，应尽量参加1~2次全国性学术会议或与国内访问学者的学术交流活动；经批准还可外出调研、收集资料。
4．专业学位研究生在学位论文答辩前要求以第一作者身份（或导师第一作者，硕士研究生第二作者）在公开出版的中文核心或以上等级期刊上至少发表（或录用）1篇与专业学术研究或学位论文内容相关论文（发表CCF列表的ABC类会议论文等视同符合上述标准），或者有承担导师在研横向项目的可发表EI特定会议（连续召开10届以上/ACMTruc图灵大会）1篇+申请专利2项。特殊成果可经本学院学位委员会讨论认定是否符合毕业要求。
七、其他
1.培养计划的制定
研究生应在入学后一个月内，在导师指导下根据本学科培养方案的要求和研究生本人的具体情况确定培养计划，并经指导教师审核同意和专业委员会负责人签字确认，要求一式四份，其中一份由研究生本人保管，一份导师保存，一份存二级学院存档，一份交研究生院备案。
2.毕业和授予学位标准
修满规定学分，满足学术学位研究生学术成果要求，并通过学位论文答辩者，经学位授予单位学位评定委员会审核批准后，授予相应学位。毕业和授予学位标准按学校有关规定执行。
别再纠结到底学人工智能还是大数据专家为你解读：人工智能和大数据两者的区别和联系
第一.人工智能和大数据的联系大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前，大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据，但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
可以说，大数据和人工智能是两大令人惊叹的现代技术集合，为机器学习注入动能，不断重复和更新数据库，同时借助人类的干预和递归实验进行优化。本文将讲解如何通过人工智能和大数据解决与数据相关的所有可能问题。
大数据与人工智能
大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。
例如，我们考虑这样的情景：一个皮革服装制造商将其服装出口到欧洲，通过从市场上收集数据并通过各种算法进行分析，商家可以识别客户的行为和兴趣，再根据客户的兴趣提供服装。在这里，算法可以帮助我们洞察市场并找到准确信息。
大数据如何助力人工智能
众所周知，人工智能将减少人类的整体干预和工作，所以人们认为人工智能具有所有的机器学习能力，并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低人的作用，大数据的介入是变革的关键。因