学习大数据后可不可以去学习人工智能，首先从两者的观点开始讲解。

大数据

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定韶光范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据凑集，是须要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察创造力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

人工智能

人工智能英文名为Artificial Intelligence，缩写为AI，是一门研究、开拓用于仿照、延伸和扩展的智能的理论、方法、技能及运用系统的技能科学。

人工智能是打算机科学的一个分支，它企图理解智能的本色，并产生出一种新的能与人类智能相似的办法做出反应的智能机器，该领域包括机器人、措辞识别、图像识别、自然措辞处理和专家系统等。

从以上大数据和人工智能的观点，我们可以得知大数据是一种信息资产，利用大数据技能可以从大量、多样化的数据凑集中提取出有用的信息，这些信息可以帮助剖析一些问题并预测未来的一些行为或者行动；而人工智能则是企图像人类一样做出相似的思考及行为。

人类在思考一些问题的时候会采纳一些有用的信息并办理这一问题，而人工智能则是利用大数据技能采集并处理大量的数据凑集并提取出有用的信息来办理问题。
从这一方面可以知道大数据技能是人工智能的根本技能之一。
因此学习大数据技能后去学习人工智能算是学习了人工智能的根本之一。

除了观点以外还可以从两者所要学习的课程来讲解学习大数据后可不可以学习人工智能。

二、课程体系

大数据

大数据技能紧张学习编程、开拓平台Linux、数据库、大数据生态系统、概率论、数理统计、线性代数、随机过程、最优化理论、机器学习、自然措辞处理等。

人工智能

人工智能紧张学习机器学习、人工智能导论（搜索法等）、生物蜕变论、图像识别、自然措辞处理、语义网、博弈论等；须要的前置课程紧张有：旗子暗记处理、线性代数、微积分、编程（最好有数据构造根本）等。

从上面我们可以得知大数据和人工智能都须要学习编程、机器学习、线性代数、自然措辞处理。
个中的编程不同的是在大数据技能中紧张学习Java，而在人工智能中紧张学习Python，一样平常来说只要学好了一门编程措辞学习其它编程措辞就会比较随意马虎。
从两者的课程体系中可以得出结论，学习完大数据后可以学习人工智能，由于大数据技能课程学习中的大部分内容是人工智能所要学习的部分。

三、人工智能运用

人工智能运用中大多数结合了大数据技能，比如模式识别，模式识别是一种机器学习技能，用于识别一定数量数据中的模式。
在演习数据的帮助下，这些模式可以被识别出来，被称为监督学习。

又举一个比较常见的例子，AI围棋，在这个运用中，AI采集了环球的围棋战例，并从等分析数据，在和人类工具博弈中再利用算法下出最得当的一步，这也是基于大数据技能的一种人工智能运用。

因此可以知道在大数据发展过程，人工智能的加入使得多类型的大量数据能够被迅速地处理并剖析；人工智能发展的背后离不开大数据的支持。