大數(shù)據(jù)開發(fā)與人工智能哪個(gè)學(xué)起來比較難？如何學(xué)好大數(shù)據(jù)與人工智能？我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。目前，我還帶著研發(fā)團(tuán)隊(duì)去做相關(guān)的落地項(xiàng)目，所以我會(huì)回答這個(gè)問題。大數(shù)據(jù)的研發(fā)圍繞數(shù)據(jù)展開，涉及數(shù)據(jù)采集、

大數(shù)據(jù)開發(fā)與人工智能哪個(gè)學(xué)起來比較難？如何學(xué)好大數(shù)據(jù)與人工智能？

我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。目前，我還帶著研發(fā)團(tuán)隊(duì)去做相關(guān)的落地項(xiàng)目，所以我會(huì)回答這個(gè)問題。

大數(shù)據(jù)的研發(fā)圍繞數(shù)據(jù)展開，涉及數(shù)據(jù)采集、整理、傳輸、存儲(chǔ)、安全、分析、展現(xiàn)和應(yīng)用。涉及的崗位也很多，有的崗位難度大，比如數(shù)據(jù)安全和分析，有的崗位難度相對(duì)較小，比如數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清理。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展極大地促進(jìn)了人工智能的發(fā)展，因?yàn)閿?shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)，所以從這個(gè)角度來看，大數(shù)據(jù)的發(fā)展和人工智能的發(fā)展必然是相互促進(jìn)的。正是從大數(shù)據(jù)研發(fā)到機(jī)器學(xué)習(xí)，我進(jìn)入了人工智能領(lǐng)域，這也是很多人進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的途徑。

機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的核心步驟包括數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計(jì)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用。數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。只有有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)才能順利進(jìn)行，而大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是海量數(shù)據(jù)。

人工智能的研究主要涉及自然語言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人學(xué)六個(gè)部分?？梢哉f，人工智能是一門典型的跨學(xué)科專業(yè)，涉及的內(nèi)容多而復(fù)雜。因此，人工智能雖然經(jīng)歷了半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，但仍處于初級(jí)階段。目前，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，大量的agent被應(yīng)用于許多特定場(chǎng)景。相信今后藥劑的應(yīng)用將更加普遍。

大數(shù)據(jù)和人工智能并不簡(jiǎn)單。它們都需要一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程和長期的實(shí)驗(yàn)。它們緊密相連。可以說你有我，我也有你。從學(xué)習(xí)的角度來說，建議從大數(shù)據(jù)入手，這樣會(huì)比較順暢。

今年考上研究生，導(dǎo)師讓我在圖像處理算法和深度學(xué)習(xí)算法中選一個(gè)方向，請(qǐng)問有什么建議嗎？

選擇深度學(xué)習(xí)，現(xiàn)在傳統(tǒng)的圖像處理方法基本上比深度學(xué)習(xí)好做圖像處理，如果想深入學(xué)習(xí)，多學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)理論

一般來說，數(shù)字圖像處理是一門研究生課程，同時(shí)也在大學(xué)高年級(jí)作為選修課。數(shù)字圖像處理是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的課程。用一位在德國攻讀博士學(xué)位的早期研究員和博士生導(dǎo)師的話來說，這門課程起步容易，但學(xué)習(xí)和取得成績(jī)卻很難。為什么？由于條目的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不高，但如果想在進(jìn)入后一定的方向上進(jìn)行圖像處理的突破和創(chuàng)新，就不可能沒有深厚的數(shù)學(xué)背景。當(dāng)然，這位研究生早年從山東大學(xué)數(shù)學(xué)系畢業(yè)，并有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。工程技術(shù)人員都知道，在解決某一工程或應(yīng)用問題時(shí)，最終的目標(biāo)是數(shù)學(xué)技能。這也是為什么許多圖像處理碩士生在數(shù)學(xué)方面，或者說他們非常擅長數(shù)學(xué)的原因。

換句話說，因?yàn)楹苋菀组_始，所以很難深入。所以，可以先入門，然后隨著學(xué)習(xí)的深入不斷補(bǔ)充相應(yīng)的數(shù)學(xué)知識(shí)，這也是一個(gè)很好的學(xué)習(xí)博弈論的方法。在學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理的時(shí)候，他們大多會(huì)在入門階段推薦岡薩雷斯的《數(shù)字圖像處理》，現(xiàn)在有中英文兩種版本。這本書是數(shù)字圖像處理的經(jīng)典入門。如果英語水平達(dá)到CET-4，建議直接閱讀該書的英文版本。很多研究生導(dǎo)師也直接推薦學(xué)生閱讀英文版，這對(duì)提高英語論文寫作水平非常有好處。由于本課程特別注重實(shí)踐，所以在學(xué)習(xí)過程中，大部分學(xué)生會(huì)進(jìn)行編程驗(yàn)證，大部分學(xué)生會(huì)使用MATLAB?，F(xiàn)在岡薩雷斯已經(jīng)出版了這本書的matlab版本。

對(duì)于初學(xué)者來說，學(xué)習(xí)本課程時(shí)可能會(huì)有很多疑問。在這里，我推薦彼得·盧的《數(shù)字圖像處理難點(diǎn)分析》，一本很好的答疑書。