大數(shù)據(jù)開發(fā)與人工智能哪個學起來比較難？如何學好大數(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)團隊去做相關(guān)的落地項目，所以我會回答這個問題。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)與人工智能哪個學起來比較難？如何學好大數(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)團隊去做相關(guān)的落地項目，所以我會回答這個問題。

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、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)展極大地促進了人工智能的發(fā)展，因為數(shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)，所以從這個角度來看，大數(shù)據(jù)的發(fā)展和人工智能的發(fā)展必然是相互促進的。正是從大數(shù)據(jù)研發(fā)到機器學習，我進入了人工智能領(lǐng)域，這也是很多人進入人工智能領(lǐng)域的途徑。

機器學習涉及的核心步驟包括數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計、算法訓練、算法驗證和算法應(yīng)用。數(shù)據(jù)是機器學習的基礎(chǔ)。只有有足夠的訓練數(shù)據(jù)，機器學習才能順利進行，而大數(shù)據(jù)的特點是海量數(shù)據(jù)。

人工智能的研究主要涉及自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學六個部分?？梢哉f，人工智能是一門典型的跨學科專業(yè)，涉及的內(nèi)容多而復雜。因此，人工智能雖然經(jīng)歷了半個多世紀的發(fā)展，但仍處于初級階段。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)和人工智能并不簡單。它們都需要一個系統(tǒng)的學習過程和長期的實驗。它們緊密相連?？梢哉f你有我，我也有你。從學習的角度來說，建議從大數(shù)據(jù)入手，這樣會比較順暢。

今年考上研究生，導師讓我在圖像處理算法和深度學習算法中選一個方向，請問有什么建議嗎？

選擇深度學習，現(xiàn)在傳統(tǒng)的圖像處理方法基本上比深度學習好做圖像處理，如果想深入學習，多學機器學習理論

一般來說，數(shù)字圖像處理是一門研究生課程，同時也在大學高年級作為選修課。數(shù)字圖像處理是一門實踐性很強的課程。用一位在德國攻讀博士學位的早期研究員和博士生導師的話來說，這門課程起步容易，但學習和取得成績卻很難。為什么？由于條目的數(shù)學基礎(chǔ)不高，但如果想在進入后一定的方向上進行圖像處理的突破和創(chuàng)新，就不可能沒有深厚的數(shù)學背景。當然，這位研究生早年從山東大學數(shù)學系畢業(yè)，并有扎實的數(shù)學基礎(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，最終的目標是數(shù)學技能。這也是為什么許多圖像處理碩士生在數(shù)學方面，或者說他們非常擅長數(shù)學的原因。

換句話說，因為很容易開始，所以很難深入。所以，可以先入門，然后隨著學習的深入不斷補充相應(yīng)的數(shù)學知識，這也是一個很好的學習博弈論的方法。在學習數(shù)字圖像處理的時候，他們大多會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。如果英語水平達到CET-4，建議直接閱讀該書的英文版本。很多研究生導師也直接推薦學生閱讀英文版，這對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踐，所以在學習過程中，大部分學生會進行編程驗證，大部分學生會使用MATLAB?，F(xiàn)在岡薩雷斯已經(jīng)出版了這本書的matlab版本。

對于初學者來說，學習本課程時可能會有很多疑問。在這里，我推薦彼得·盧的《數(shù)字圖像處理難點分析》，一本很好的答疑書。