大数据与人工智能应用实战-大数据与人工智能应用实战课程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据与人工智能应用实战的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据与人工智能应用实战的解答，让我们一起看看吧。

1. 物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？
2. 大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢？是不是更加深入生活呢？

物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

诚邀，我是脸谱君。曾是物联网、大数据的从业者。

简单点的说，物联网作为大数据***集的工具，通过大数据的处理、分析，从各行各业的海量数据中，获得有价值的洞察，为更高级的AI算法提供素材。

在新零售领域，大数据与AI的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测销售业绩；在交通领域，大数据和AI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AI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，不管是通过物联网还是目前的互联网，都会推动AI技术以幂指数的速度进步。

我是脸谱，一个行走在互联网的观察者，对新零售、线上教育、互联网医疗、智慧物流、智能工业、智慧物业、VR/AR、大数据、区块链等领域颇有研究，曾负责多家传统企业的信息化转型。如果对我的文章感兴趣或者想要与我深度交流，欢迎私信。

物联网会产生大量数据，那么产生的数据通过人工智能反馈来优化物联网，使得物联网通过数据化，智能化来更好的发展。

人工智能发展的好与坏，数据和场景反馈的效率是至关重要的，而物联网大多是反馈快，高频数据的场景。因此找到合适的物联网场景，配合大数据和人工智能，会使得物联网发展的更好。

所以，大数据是链接物联网与人工智能的桥梁。

物联网、大数据和人工智能是当今技术领域的三个重要支柱，它们可以相互融合，形成智能物联网（IOT）的生态系统。

具体而言，物联网设备可以收集大量的数据，通过互联网传输到大数据平台进行处理、分析和存储。人工智能技术可以使用这些数据进行智能化的应用，如自动化控制、预测、优化等；也可以帮助物联网设备和大数据实现更高效、更精准的交互，从而更好地满足用户的需求。

物联网、大数据和人工智能的深度融合，可以提高整个生态系统的智能化水平，从而更好地实现智能化的生产和服务。如果你对智能物联网的生态系统感兴趣的话，请关注C2P工业云。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（Internet of Things，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据***集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、[_a***_]及物流等领域。

2、大数据

大数据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***，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。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、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。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责***集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用spark ml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备***集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（spark ml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此***进行科学决策及改善环境。

首先物联网提供了硬件基础，提供了人工智能和大数据的载体

其次大数据只要网络运行起来自然会产生海量数据

然后人工智能则是去从数据中提取到有效信息的手段

技术本身无需融合，需要的是把技术应用到某个领域

AI算法工程师，欢迎拍砖

大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢？是不是更加深入生活呢？

谢谢邀请！

从技术体系上来说，大数据是智能化的基础，大数据的发展必然会促进人工智能的进一步发展，从技术成熟度上来说，大数据技术在2016年的时候已经趋于成熟（来自Gartner报告），而人工智能目前依然处在研究的初期阶段，所以大数据未来将逐渐落地，而人工智能的落地还需要按步骤分阶段进行。

目前大数据已经开始在很多领域陆续开始应用，其实从技术体系上来说，大数据技术的发展是一个连续的过程，在技术上伴随着统计学、物联网、云计算的发展而逐渐完善。比如，大数据目前一个重要的应用是数据分析，而数据分析本身就存在很长的技术积累期，统计学主要的研究内容就是数据分析，所以大数据的发展存在一个比较扎实的理论和应用基础。从这个角度来说，大数据的落地还是具有广泛基础的。目前大数据的处理也有很多种方式，比如目前比较流行的Beam就是一个流处理和批处理整合的应用。

随着大数据和人工智能的发展，二者之间的界限也逐渐模糊，比如目前从事大数据分析的工程师往往也在做机器学习方面的研发，而机器学习是人工智能领域的重要研究内容之一，与此类似的情况还包括自然语言处理、计算机视觉和机器人学等内容，目前这些传统的人工智能研究领域已经与大数据建立起了紧密的联系。所以说，随着大数据的发展和落地，人工智能也一定会伴随着大数据逐渐开始落地应用。

总之，未来大数据与人工智能的结合将更加紧密，有大数据的地方也往往会有人工智能的身影，对于很多用户来说，大数据的价值需要智能体（人工智能产品）来进行体现，尤其是对于普通用户来说，大数据比较抽象，而智能体则比较好接受。

大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些相关方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于大数据与人工智能应用实战的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据与人工智能应用实战的2点解答对大家有用。

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