一、大数据技术与人工智能技术应用哪个好
大数据与人工智能都有自己的优势，均可以实现数据分析和模式识别，但是大数据处理能力强，适用于海量数据的存储和快速分析，而人工智能技术则更关注于机器学习。因此，在不同的应用场景中，大数据与人工智能各有利弊，应根据具体需要进行选择。
二、要推动互联网大数据人工智能和什么深度融合
1、要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
2、必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向，显著增强我国经济质量优势。加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。
三、数据科学与大数据技术和人工智能怎么选
这两个专业相对而言是比较有挑战性的。
1.数据科学与大数据技术是一个全新的学科领域，需要具备较高的数学、计算机等基础技能，因此对于没有相应基础的学生来说，难度会比较大，需要花费更多的时间和精力。
2.智能科学与技术也是一个较新的学科领域，需要具备较强的数据分析和统计能力，对机器学习和深度学习方向的研究更为深入，因此需要花费更多时间去学习和研究。
3.但是，随着近年来数据应用领域的广泛拓展，这两个领域的需求逐渐增加，对相关专业人才的需求也相应增加，因此对于那些具备相关基础和感兴趣的学生来说，这两个专业也会是相对好学的。
四、人工智能大数据统称
1、人工智能（ArtificialIntelligence）和大数据（BigData）是两个独立但密切相关的领域。它们并没有一个统一的称呼来表示二者的结合，但可以使用"人工智能与大数据"或者"人工智能与大数据分析"来表示它们的联合应用。
2、"人工智能与大数据"指的是将人工智能技术与大数据处理和分析相结合的应用场景。人工智能通过机器学习、深度学习和自然语言处理等算法和技术，能够从大数据中提取、识别和分析有用的信息，并用于数据预测、决策支持和智能推荐等方面。
3、在人工智能和大数据的结合中，大数据为人工智能提供了大量的训练数据，使得人工智能模型能够更好地进行学习和训练；而人工智能技术则能够对大数据进行高效的分析和利用，发现其中隐藏的模式和规律。
4、这种结合不仅提供了更准确、更智能的数据分析和决策能力，也促进了人工智能和大数据领域的相互发展和进步。
五、云计算大数据物联网人工智能等快速发展同什么等领域交叉融合
1、云计算、大数据、物联网和人工智能等技术的快速发展，与许多领域进行了交叉融合，如互联网、制造业、金融、医疗、教育等。这些领域的行业应用正在借助这些技术的优势，实现更高效、更智能化的管理和服务。
2、比如，在制造业中，通过物联网技术实现设备间的实时通信和数据共享，提高生产效率；在金融领域，人工智能技术可以用于风险评估、投资决策等，提高金融服务的智能化水平；在医疗和教育领域，大数据和云计算技术可以提供更高效、更个性化的服务，提升相关行业的服务质量。