许多同学们想要知道人工智能难学或是大数据难学，下列是一些有关信息的梳理，期待能对学生们有一定的协助。
人工智能难学或是大数据难学
大数据的发展巨大推动了人工智能的发展，由于数据信息是智能化的基本，因此 从这一角度看来，大数据的发展与人工智能的发展必定是相互促进的。
大数据和人工智能都不容易，都必须一个系统软件的学习过程和长期性的试验，二者联络密切，可以说我中有你、你中有我。从学习培训的角度考虑，提议从大数据逐渐学习，那样会更为顺利一些。
人工智能学习什么
现阶段人工智能技术专业的学习内容有： 深度学习、人工智能导论（检索法等）、图像识别技术、微生物演化论、自然语言解决、词义网、悖论等。
必须的外置课程内容关键有，信号分析，离散数学，高等数学，也有程序编写（有算法设计基本）从上边的技术专业教学内容看来，必须把握的人工智能有关的专业知识內容或是许多的。
从技术专业的角度而言，深度学习、图像识别技术、自然语言解决，这在其中一切一个全是一个大的方位，只需熟练在其中一个方位，就早已很厉害了。因此 别看內容许多，有一些你仅仅必须把握，你需要挑选的是一个方位深入分析。
大数据学习什么
数学分析、高等代数、普通物理数学课与计算机科学总论、算法设计、计算机科学导论、编程设计导论、编程设计实践活动、离散数学、概率与统计、算法分析与设计方案、数据信息计算智能、数据库管理总论、计算机软件基本、并行处理系统架构与程序编写、非结构型大数据剖析等。
