很多同學(xué)想知道人工智能難學(xué)還是大數(shù)據(jù)難學(xué)，以下是一些相關(guān)信息的整理，希翼能對同學(xué)們有所幫助。

大數(shù)據(jù)的進展極大促進了人工智能的進展，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)的進展與人工智能的進展必定是互相促進的。

大數(shù)據(jù)和人工智能都不簡單，都需要一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程和長期的實驗，二者聯(lián)系密切，可以說你中有我、我中有你。從學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，建議從大數(shù)據(jù)開始學(xué)起，這樣會更加順利一些。

目前人工智能專業(yè)的學(xué)習(xí)內(nèi)容有： 機器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）從上面的專業(yè)課程內(nèi)容來看，需要掌握的人工智能相關(guān)的知識內(nèi)容還是很多的。

從專業(yè)的角度來說，機器學(xué)習(xí)、圖像識別、自然語言處理，這其中任何一個都是一個大的方向，只要精通其中一個方向，就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個方向深入研究。

數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、一般 物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計導(dǎo)論、程序設(shè)計實踐、離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計、算法分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析等。

來源：高三網(wǎng)