导读：很多朋友问到关于数媒与人工智能哪个更难学的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、数字媒体技术专业和软件技术哪个难2、大数据跟人工智能有什么关系，学哪个好一点3、人工智能难学还是大数据难学 哪个更难一些4、大数据专业和人工智能专业哪个好?5、数媒、物联网和人工智能这三个专业都有哪些特点6、大数据和人工智能那个好学，学那个比较好就业呢？数字媒体技术专业和软件技术哪个难
软件技术比较难。
软件技术的培养要求更严格、就业前景更广，数字媒体技术核心课程更齐全。
一、培养要求
1、数字媒体技术：数字媒体技术要求学生掌握数字媒体技术相关专业理论与专业技能，具有较高艺术欣赏水准与创意思维、较强工科创新设计与实践开发能力。培养要求更宽松。
2、软件工程：软件工程要求学生掌握掌握 计算科学基础理论、软件工程专业的基础知识及应用知识，具有软件开发能力以及软件开发实践 的初步经验和项目组织的基本能力。培养要求更严格。
二、核心课程
1、数字媒体技术：数字媒体技术的核心课程有C语言、面向对象程序设计、数字媒体技术概论、程序设计、数据结构、计算机图形学、数据可视化、影视后期与特效技术、数字图像处理、人机交互技术、虚拟现实技术、人工智能与新媒体、游戏架构与技术基础、移动游戏技术、Unity应用开发、数字媒体产业概论、动画设计原理、三维动画技术、Maya基础与建模等。
2、软件工程：软件工程的核心课程有程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程等。 三、就业前景
1、数字媒体技术：数字媒体技术可到互联网企业、文化传播机构、新闻传媒或融媒体机构、影视、广告或动漫公司、游戏或软件公司、教育与培训机构、机关事业单位等相关岗位，从事信息内容或交互平台的设计与开发及项目管理等工作，或自主创业。就业前景更窄。
2、软件工程：软件工程可以从事各级各类企事业单位的办公自动化处理、计算机安装与维护、网页制作、计算机网络和专业服务器的维护管理和开发工作、动态商务网站开发与管理、软件测试与开发及计算机相关设备的商品贸易等方面的有关工作。就业前景更广。
大数据跟人工智能有什么关系，学哪个好一点
大数据本质上是对海量数据进行归类分析，就像用筛子一样在筛选需要的东西，在对数据归类后，进行数据分析。
而现在主流人工智能算法用的都是深度学习，深度学习的作用就是从中把知识提取出来，大数据是人工智能的开始，大数据加深度算法，等于人工智能，要想实现人工智能，除开大数据技术之外，还需要其他元素的配合。
大数据跟人工智能有什么关系，学哪个好一点?大数据和人工智能没有必然联系，但是基于大数据的各类信息处理技术，为更好的人工智能的实现提供了极大的可能。
数据越多，其塑造培养出的人工智能信息处理系统越聪明，这就是大数据之于人工智能的意义。大数据是人工智能的基石，如果说人工智能是机器之心，那么大数据就是血液。
大数据跟人工智能有什么关系，学哪个好一点?这二者谈不上说学哪个好一点，都是很有前景的行业，也都是薪资待遇十分可观的行业。不过，想要进军人工智能领域，是首先要掌握大数据知识的哦!大家可以先接触一下大数据，然后再深入了解人工智能技术。
人工智能难学还是大数据难学 哪个更难一些
人工智能专业和大数据专业哪个更难学是没有定论的，主要取决于同学们的实际情况，如果对人工智能方面更感兴趣，就会觉得这一专业有趣，也更好学一点，反之亦然。
人工智能难学还是大数据难学
人工智能学习的主要课程有认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能、社会与人文、人工智能哲学基础与伦理等；
大数据专业全称为数据科学与大数据技术，学习的课程主要有数学分析，高等代数，普通物理数学与信息科学概论，数据结构，数据科学导论，程序设计导论，程序设计实践。
可以看到大数据专业学习的内容都是技术型，因为大数据专业属于计算机类的专业，所以学习的内容都跟计算机有关系；而人工智能专业学习的更多的是对人的研究，不过这并不代表人工智能专业不学习计算机知识，毕竟人工智能的制造还是需要计算机类的技术作为支撑的。
其实要比拼两个专业哪个更难学是没有什么定论的，因为这两个专业的学习的主要内容是有差别的，但是人工智能的研究还是离不开大数据的支撑，这两个专业也是相辅相成的。
人工智能和大数据介绍
人工智能专业：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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。
大数据专业：大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
大数据专业和人工智能专业哪个好?
首先，人工智能和大数据这两个专业的前景都比较广阔，随着产业结构升级的持续推进，未来大数据和人工智能专业的人才培养规模会逐渐扩大。
人工智能与大数据具有密切的联系，大数据是人工智能的重要基础，二者之间的发展会互相促进。在行业内，大数据工程师的工作内容会涉及到人工智能技术，而人工智能工程师在工作中也会使用到大数据技术，所以大数据和人工智能的技术边界是比较模糊的，当前也有不少大数据工程师开始转向人工智能领域的研发。
大数据专业的重点在于完成数据的价值化，而人工智能专业的重点在于完成智能决策，大数据为人工智能提出决策的基础，人工智能为大数据的价值化提供出口。如果把大数据比喻成“石油”的话，那么人工智能就可以比喻成“汽车”。
从技术的成熟度上来看，大数据技术目前已经趋于成熟，正处在落地应用的初期，所以当前选择大数据专业会有一个较为系统的学习过程，可以参考的案例也比较多。当然，由于目前大数据领域依然有很多课题需要攻克，所以当前大数据领域依然以研发型人才需求为主，从业者要想具有更强的岗位竞争力，建议读一下研究生。
人工智能相对于大数据技术来说，目前还远没有达到技术的成熟期，人工智能目前依然处在所谓的“弱人工智能”阶段，所以如果选择学习人工智能会面临一定的难度，不仅知识量比较大，学习的周期也会更长一些。实际上，目前不少人工智能领域的从业者，有大量的工作内容是基于大数据开展的，所以如果想从事人工智能领域的研发，也可以从大数据开始学起。
数媒、物联网和人工智能这三个专业都有哪些特点
首先，从专业知识体系来看，数媒这个专业比较侧重交互和视觉相关内容，虽然这个专业属于计算机大类，但是这个专业比较注重学生的艺术设计能力，侧重点是如何在当前的计算机技术平台下来完成数字内容和产品的输出。
人工智能专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、计算机、控制等内容，目前需要重点学习机器学习相关理论，包括深度学习、强化学习、迁移学习等内容，另外还需要学习计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人相关的内容，整体的学习压力还是比较大的。
物联网专业的知识结构涉及到六个层面，包括感知层(设备层)、网络层、物联网平台层、数据层(分析)、应用层和安全层，所以物联网涉及到的内容也非常多，但是与人工智能专业不同，物联网更侧重的是基础功能的实现，重点是感知而不是决策，所以对于动手实践能力的要求更高一些。
从实践的角度来看，数媒专业的实践往往比较侧重传媒和文化领域的相关课题，实践项目比较重视交互设计和视觉设计相关的内容，还包括 游戏 设计、策划和开发相关的内容。
人工智能专业的实践主要侧重预测类和决策类的课题，实践项目多会基于深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术来展开，实践项目会与一些行业场景相结合。
物联网专业的实践主要会侧重感知层、网络层和平台层，实践项目比较集中在嵌入式开发领域，可以结合的行业场景也非常多。
从就业的角度来看，目前本科阶段选择这三个专业都不算是稳妥的选择，从人才需求的现状来看，目前数媒的就业预期会更好一点。
大数据和人工智能那个好学，学那个比较好就业呢？
选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，我们得从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们先好好捋一捋大数据和人工智能的概念和研究方向。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。
分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。
4、两者的未来发展方向
聚焦新零售
在最近的大数据和人工智能的应用热潮中，几乎没有哪个领域像零售业这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店，各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用，同时扩大业务范围。例如，客服人员可能会被人工智能助理彻底取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存，而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中，预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。
聊天机器人应用越来越广泛
Facebook，Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人，他们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规，通过有效的诊断来指导患者。
如果大数据继续以目前的高速度增长，那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想像得还要快，这些由 人工智能技术 驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天，人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。
人工智能和云计算的结合
随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大，人工智能越来越成为一种主流，随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。
云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。
更加智能的市场营销
市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一，通过梳理大量的数据，企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者，将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。
随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会，这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。
暗数据的新纪元
随着大数据的增长，利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集，处理，存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析，商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说，这种数据不断被证明是有用的。暗数据可能难以让人理解，但随着越来越多的企业投资人工智能，这些迷惑可能就会消散，并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。
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