现在大数据与人工智能很火。但一直以来对这些领域相关的信息了解不够。今天花了点时间，整理了一下。内容来自于网络。
大数据这个概念是伴随着互联网而出现的。大数据体现的是数据量的浩大、无规则性、充满变化等等特性。
大数据的意义主要在于能从其中挖掘出什么有意义的信息。于是数据挖掘相关的技术是比较热门的一个应用。
数据挖掘相关的技术是用某些机器学习算法从一堆数据中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘的核心。
机器学习是人工智能的基础，海量的数据为人工智能的学习和发展提供了非常好的基础。
深度学习是机器学习的一个新领域 ，其动机主要在于建立、模拟人脑的思考、分析学习的神经网络，主要是模仿人脑的机制来解释数据。深度学习基于神经网络技术，是神经认知科学发展的结果。
深度学习的算法是人工智能进步最重要的条件，也是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。
人工智能的核心问题，是关于“认知”的方法论。
人工智能在计算机上实现时有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法和人工神经网络均属后一类型。
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