大学是否应该学习人工智能人工智能是我们人类发展的方向。这是毫无疑问的，但是学这个专业是必须的。人工智能专业是教育部2019年新开设的专业，为配合我国人工智能研究产业的发展。首批开设人工智能的学校有35所。人工智能内容很多，单靠本科教育很难学好人工智能，可能需要读硕士和博士。
大数据能火多久，你怎么看？
大数据作为第三次信息化浪潮的代表技术之一，目前正处在落地应用的初期，从大数据自身的产业布局和应用模式来看，未来大数据将成为信息领域的重要基础性技术，大数据技术也会逐渐成为整个互联网领域的重要支撑技术之一。从这个角度来看，大数据相关技术的生命周期将会比较长，但是随着科技的发展，大数据技术也必然会从一个新技术走向传统技术。
大数据技术的发展应该会经历以下几个阶段第一大数据技术发展的初期。虽然大数据概念已经被提出多年，但是目前大数据技术依然处在行业发展的初期。当前大数据技术本身已经趋于成熟，但是大数据技术的落地应用却刚刚开始，大数据落地应用的过程中必然会释放出大量的工作岗位和市场空间，这个过程将使得大数据成为市场的热点，人才和资金都会向大数据领域倾斜。
第二产业化阶段。大数据产业化的过程将是一个系统的过程，这个过程不仅仅涉及到大数据技术，也涉及到物联网云计算等技术，另外大数据与传统行业也有密切的联系，这些都需要一个系统的规划才能完成大数据的产业化。虽然目前大数据领域已经有了一个初步的产业链，但是离真正的产业化阶段还有较长一段距离，相信随着产业互联网的发展，大数据产业化的进程也会加快。
从大数据自身涉及到的内容来看，大数据产业化的时间有可能需要数年甚至数十年。第三行业成熟期。当大数据产业化进程结束之后，大数据相关技术将成为传统技术之一，相关的市场规模也会趋于平稳，以大数据为基础的新的应用将成为市场追求的热点。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
谢邀！人工智能(AI)从被提出到现在，已有超过60年的发展历程，虽然中间也经历过暂短的热潮，都没有真正火起来，而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石，AI才掀起了新一轮的热潮。这轮热潮，在谷歌Facebook 微软BAT等企业投资推动下，让AI走到大众视野，也走向实际应用。而人工智能之所以最近两年才火起来，是因为拥有计算算法和大数据这三大支撑力！首先看看计算力方面的提升。
计算是AI发展的基础。在20年前，一个机器人，当时是用32 个 CPU，达到120MHz的速度，而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU 来提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用 CPU一个月才能出结果，然后再去调整参数，一年只能迭代12次。
GPU产生后大幅提升了计算量，现在用 GPU 可以一天就出结果，迭代的更快。再看看算法方面的更新。以人脸识别为例，在 2013 年深度学习应用到人脸识别之前，各种方法的识别成功率只有不到 93%，低于人眼的识别率 95%，因此不具备商业价值。而随着算法的更新，深度学习使得人脸识别的成功率提升到了 97%。
这为人脸识别的应用奠定了商业基础。互联网行业十几年高速发展积累的数据资源，为AI提供了充足的养料。比如AlphaGo的学习过程中，核心数据是来自互联网的3000万个棋谱。而互联网智能手机的快速普及，催生了海量数据。无论人们是用手机看电视还是在交通中开车，几乎所有的活动都会留下数字的足迹，海量的数据已经汇成了数据的洪流。
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