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)系緊密，不存在誰更難，因為都有難以把控的難點。

人工智能和大數(shù)據(jù)哪個難學(xué)

大數(shù)據(jù)的發(fā)展極大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)展與人工智能的發(fā)展必然是互相促進的。

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)系緊密，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。

人工智能和大數(shù)據(jù)的不同

大數(shù)據(jù)相當(dāng)于人的大腦從小學(xué)到大學(xué)記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創(chuàng)造出更大的價值。
人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學(xué)習(xí)、進化成為一方高人。人工智能離不開大數(shù)據(jù)，更是基于云計算平臺完成深度學(xué)習(xí)進化。
人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運用于人工設(shè)定的特定性能和運算方式來實現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類等數(shù)據(jù)積累。
與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進行深度機器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設(shè)前提（比如線性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系），而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。