A. 研究生人工智慧與數據挖掘方向需要學什麼語言嗎比如java或者c++之類

我研究生是數據挖掘的方向 人工智慧主要是學一些理論知識 因為人工智慧能在任何一個計算機方向上得到運用 所以老師並沒有指定一門語言 而是希望我們在自己的方向上用上這些知識
資料庫挖掘的話 我們導師是要求我們看下java sql還有sqlserver 畢竟研究生階段還是要幫老師做項目的 我們這都用java做的項目 並且很多課程都是建議我們用java編程實現 所以學點java還是有好處的

B. 人工智慧，機器學習，統計學，數據挖掘之間有什麼區別

說到人工智慧，就不能不提到機器學習和深度學習。很多時候，我們得先明確人工智慧與機器學習和深度學習的關系，我們才能更好地去分析和理解人工智慧與數據分析、統計學和數據挖掘思維關聯。人工智慧與統計學、數據分析和數據挖掘的聯系，更多的是機器學習與深度學習，同數據分析與數據挖掘的關聯。
0.人工智慧
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學研究領域的一個重要分支，又是眾多學科的一個交叉學科，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等等，人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧包括眾多的分支領域，比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。
1.機器學習
機器學習屬於人工智慧研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性，其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。
機器學習，引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義：
如果一個程序在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定要展現出：利用現有的經驗E，不斷改善其完成既定任務T的性能(Performance)的特質。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。在我們當下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術，識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大，達到了將近97%以上，大家可以在各自的手機上體驗這些功能，這些技術來自於機器學習技術的應用。
那機器學習與數據挖掘的聯系是什麼呢？
機器學習為數據挖掘提供了理論方法，而數據挖掘技術是機器學習技術的一個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，數據挖掘的概念更廣，機器學習只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域，只不過基於大數據技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。
2.數據挖掘
數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。數據挖掘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關關系，但是它無法告訴你A和B存在什麼相關關系。機器學習是從假設空間H中尋找假設函數g近似目標函數f。數據挖掘是從大量的數據中尋找數據相互之間的特性。
數據挖掘是基於資料庫系統的數據發現過程，立足與數據分析技術之上，提供給為高端和高級的規律趨勢發現以及預測功能；同時數據量將變得更為龐大，依賴於模式識別等計算機前沿的技術；其還有另外一個名稱為商業智能(BI, Business Intelligence)，依託於超大型資料庫以及數據倉庫、數據集市等資料庫技術來完成。
主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預測、相關性分組或關聯規則、 聚類、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)等技術。
3.深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。
那深度學習和機器學習是什麼關系呢？
深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據。比如其按特定的物理距離連接；而深度學習使用獨立的層、連接，還有數據傳播方向，比如最近大火的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的准確性和效率。
神經網路是機器學習的一個分支，而深度學習又是神經網路的一個大分支，深度學習的基本結構是深度神經網路。
4.數據分析
數據分析的概念：基於資料庫系統和應用程序，可以直觀的查看統計分析系統中的數據，從而可以很快得到我們想要的結果；這個就是最基本的數據分析功能，也是我們在信息化時代了，除了重構業務流程、提升行業效率和降低成本之外的了。另外數據分析更多的是指從歷史數據裡面發現有價值的信息，從而提高決策的科學性。數據分析更側重於通過分析數據的歷史分布然後從中得出一些有價值的信息。還有一個數據分析更重要的功能，就是數據可視化。
比如說，在財務系統的信息化中，基於企業的財務系統，我們可以直觀獲取企業現金流量表、資產負債表和利潤表，這些都來自與我們的數據分析技術。數據分析目前常用的軟體是Excel, R, Python等工具。
在對比數據分析和數據挖掘時，數據分析則更像是對歷史數據的一個統計分析過程，比如我們可以對歷史數據進行分析後得到一個粗糙的結論，但當我們想要深入探索為什麼會出現這個結論時，就需要進行數據挖掘，探索引起這個結論的種種因素，然後建立起結論和因素之間模型，當有因素有新的值出現時，我們就可以利用這個模型去預測可能產生的結論。
因此數據分析更像是數據挖掘的一個中間過程。
5.總結
人工智慧與機器學習、深度學習的關系
嚴格意義上說，人工智慧和機器學習沒有直接關系，只不過是機器學習的方法被大量的應用於解決人工智慧的問題而已。目前機器學習是人工智慧的一種實現方式，也是最重要的實現方式。
深度學習是機器學習比較火的一個方向，其本身是神經網路演算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。
數據挖掘與機器學習的關系
數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。
深度學習、機器學習的發展帶了許多實際的商業應用，讓虛幻的AI逐步落地，進而影響人類社會發展；
深度學習、機器學習以及未來的AI技術，將讓無人駕駛汽車、更好的預防性治療技術、更發達智能的疾病治療診斷系統、更好的人類生活娛樂輔助推薦系統等，逐步融入人類社會的方方面面。
AI即使是現在，也是未來，不再是一種科幻影像和概念，業界變成了人類社會當下的一種存在，不管人類是否喜歡或者理解，他們都將革命性地改變創造AI的我們人類自身。

C. 人工智慧和數據挖掘哪一個更好，給我分析一下，對我很重要，高分懸賞。

人工智慧包括范圍太廣泛。
數據挖掘中創造出來的方法也都用到了人工智慧上。
所以說兩者不是一個級別。
人工智慧包含數據挖掘，數據挖掘只是人工智慧的一個方向而已。
哪個好？你說呢？

D. 誰能通俗簡單的說下「人工智慧」、「機器學習」、「數據挖掘」、「模式識別」這幾個領域的聯系和區別

我的理解是這樣的：
1.人工智慧：給機器賦予人類的智能，讓機器能夠像人類那樣獨立思考。當然，目前的人工智慧沒有發展到很高級的程度，這種智能與人類的大腦相比還是處於非常幼稚的階段，但目前我們可以讓計算機掌握一定的知識，更加智能化的幫助我們實現簡單或復雜的活動。
2.機器學習。通俗的說就是讓機器自己去學習，然後通過學習到的知識來指導進一步的判斷。舉個最簡單的例子，我們訓練小狗狗接飛碟時，當小狗狗接到並送到主人手中時，主人會給一定的獎勵，否則會有懲罰。於是狗狗就漸漸學會了接飛碟。同樣的道理，我們用一堆的樣本數據來讓計算機進行運算，樣本數據可以是有類標簽的，並設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然後用學習到的分類規則進行預測等活動。
3.數據挖掘。數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習演算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到為我所用的知識，從而指導人們的活動。所以我認為數據挖掘的重點在於應用，用何種演算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於演算法本身的設計。
4.模式識別。我覺得模式識別偏重於對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特徵，利用這些特徵來進行搜尋我們想要找的目標。
比較喜歡這方面的東西，一點膚淺的認識，很高興與你交流。

E. 人工智慧與數據挖掘有哪些關系和區別

說到人工智慧，就不能不提到機器學習和深度學習。很多時候，我們得先明確人工智慧與機器學習和深度學習的關系，我們才能更好地去分析和理解人工智慧與數據分析和數據挖掘思維關聯。人工智慧與數據分析和數據挖掘的聯系，更多的是機器學習與深度和數據分析與數據挖掘的關聯。
0.人工智慧
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學研究領域的一個重要分支，又是眾多學科的一個交叉學科，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等等，人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧包括眾多的分支領域，比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。
1.機器學習
機器學習屬於人工智慧研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性，其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。
機器學習，引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義：
如果一個程序在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定要展現出：利用現有的經驗E，不斷改善其完成既定任務T的性能(Performance)的特質。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。在我們當下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術，識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大，達到了將近97%以上，大家可以在各自的手機上體驗這些功能，這些技術來自於機器學習技術的應用。
那機器學習與數據挖掘的聯系是什麼呢？
機器學習為數據挖掘提供了理論方法，而數據挖掘技術是機器學習技術的一個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，數據挖掘的概念更廣，機器學習只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域，只不過基於大數據技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。
2.數據挖掘
數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。數據挖掘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關關系，但是它無法告訴你A和B存在什麼相關關系。機器學習是從假設空間H中尋找假設函數g近似目標函數f。數據挖掘是從大量的數據中尋找數據相互之間的特性。
數據挖掘是基於資料庫系統的數據發現過程，立足與數據分析技術之上，提供給為高端和高級的規律趨勢發現以及預測功能；同時數據量將變得更為龐大，依賴於模式識別等計算機前沿的技術；其還有另外一個名稱為商業智能(BI, Business Intelligence)，依託於超大型資料庫以及數據倉庫、數據集市等資料庫技術來完成。
主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預測、相關性分組或關聯規則、 聚類、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)等技術。
3.深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。
那深度學習和機器學習是什麼關系呢？
深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據。比如其按特定的物理距離連接；而深度學習使用獨立的層、連接，還有數據傳播方向，比如最近大火的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的准確性和效率。
神經網路是機器學習的一個分支，而深度學習又是神經網路的一個大分支，深度學習的基本結構是深度神經網路。
4.數據分析
數據分析的概念：基於資料庫系統和應用程序，可以直觀的查看統計分析系統中的數據，從而可以很快得到我們想要的結果；這個就是最基本的數據分析功能，也是我們在信息化時代了，除了重構業務流程、提升行業效率和降低成本之外的了。另外數據分析更多的是指從歷史數據裡面發現有價值的信息，從而提高決策的科學性。數據分析更側重於通過分析數據的歷史分布然後從中得出一些有價值的信息。還有一個數據分析更重要的功能，就是數據可視化。
比如說，在財務系統的信息化中，基於企業的財務系統，我們可以直觀獲取企業現金流量表、資產負債表和利潤表，這些都來自與我們的數據分析技術。數據分析目前常用的軟體是Excel, R, Python等工具。
在對比數據分析和數據挖掘時，數據分析則更像是對歷史數據的一個統計分析過程，比如我們可以對歷史數據進行分析後得到一個粗糙的結論，但當我們想要深入探索為什麼會出現這個結論時，就需要進行數據挖掘，探索引起這個結論的種種因素，然後建立起結論和因素之間模型，當有因素有新的值出現時，我們就可以利用這個模型去預測可能產生的結論。
因此數據分析更像是數據挖掘的一個中間過程。
5.總結
人工智慧與機器學習、深度學習的關系
嚴格意義上說，人工智慧和機器學習沒有直接關系，只不過是機器學習的方法被大量的應用於解決人工智慧的問題而已。目前機器學習是人工智慧的一種實現方式，也是最重要的實現方式。
深度學習是機器學習比較火的一個方向，其本身是神經網路演算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。
數據挖掘與機器學習的關系
數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。
深度學習、機器學習的發展帶了許多實際的商業應用，讓虛幻的AI逐步落地，進而影響人類社會發展；
深度學習、機器學習以及未來的AI技術，將讓無人駕駛汽車、更好的預防性治療技術、更發達智能的疾病治療診斷系統、更好的人類生活娛樂輔助推薦系統等，逐步融入人類社會的方方面面。
AI即使是現在，也是未來，不再是一種科幻影像和概念，業界變成了人類社會當下的一種存在，不管人類是否喜歡或者理解，他們都將革命性地改變創造AI的我們人類自身。

F. 什麼是數據挖掘數據挖掘的詳細解釋！謝謝了，大神幫忙啊

數據挖掘(Data Mining)，就是從存放在資料庫，數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中獲取有效的、回新穎的、潛答在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程------網路，通俗點將就是從海量數據裡面提取自己有用的東西，主要用在BI這塊

G. 人工智慧和機器學習在數據挖掘的應用

數據挖掘利用了人工智慧(Al)和統計分析的進步帶來了許多好處。這兩門學科都致力於模式發現和預測。
一些新興的技術同樣在知識發現領域取得了很好的效果，如神經元網路和決策樹，在足夠多的數據和計算能力下，它們幾乎不用人的關照自動就能完成許多有價值功能。
數據挖掘就是利用了統計和人工智慧技術的演算法及技術，把這些高深復雜的技術封裝起來，使人們不用自已掌握這些技術也能完成同樣的功能.並且更專注於自己所要解決的問題。
數據挖掘與這兩者之間的主要區別在於演算法對大數據量的適應性，數據挖掘的演算法必須面對記錄為數10萬條記錄以上的數據集有很好的性能;周期性數據集更新數據挖掘需要考慮能對這些增量數據處理而不用從頭計算一次:數據挖掘還需考慮如何處理數據集大於內存的問題及並行處理問題:另外，數據挖掘面向解決工程問題。

H. 計算機研究生研究方向，數據挖掘和人工智慧哪個更有前途

數據來挖掘目前在國內的就業前景不是很源好，因為只有極少數企業才有數據挖掘工程師這個職位。大部分學了數據挖掘的都去做數據分析和處理等工作了。
人工智慧是未來的發展方向，雖然目前不是很普遍，但是值得研究，深圳有些企業已經開始了初步的人工智慧應用了。

I. 人工智慧模式識別是什麼，與數據挖掘有關嗎

標准答案可以自行網路、谷歌，這里簡單講一下。
所謂人工智慧，就是模擬人的意識、思維和處理事情的專能力（這些你聽聽就好別當真）。這是一個很大的領域，你能想到的所有跟「智能」相關的都可以包括在內。所屬謂的智能家居、智慧城市什麼的都是。。。
模式識別是一門學科，你可以把它當做一種處理問題的思路和方法。從名字來看，pattern recognition，首先就是」模式「，把自然界的問題抽象為一個個模式；然後」識別「，從這一點來說主要做的是分類工作（當然不僅僅是）。像是圖像處理中的目標檢測、分類問題就是典型的模式識別問題。
數據挖掘，這個更偏應用一些了。首先是數據，這個顯然要用到資料庫的各種技術和理論；然後是挖掘，一般而言也就是用機器學習的方法去做。（這里要說明的是機器學習和模式識別關系很緊密的，二者本來就有很多是共通的，我也不好去下定義；某種意義上來說也都是人工智慧的范疇）
總結就是，人工智慧是一種概念（巨大的坑。。。）；模式識別偏應用一些，有很多具體的方法；數據挖掘就更是一個應用了，使用的方法既包括本學科的也需要機器學習、模式識別方向的知識。

J. 粒計算屬於數據挖掘的范疇嗎數據挖掘屬於人工智慧領域嗎

數據挖掘和人工智慧是兩個領域，人工智慧的范疇確實更大一些，數據挖掘是資料庫領域的一部分，但是某些演算法是在兩個領域都使用的