一、如果学习IT，云计算和人工智能，选择哪个更好呢？
选择学习IT、云计算和人工智能哪个更好取决于你的兴趣和职业发展规划。以下是一些考虑因素：
兴趣：你对哪个领域更感兴趣？在选择学习的领域时，兴趣是一个很重要的因素。
市场需求：在当前的技术市场中，哪个领域的就业前景更好？你可以通过调查相关行业的就业市场和招聘信息，了解哪个领域更有发展潜力。
技能和经验：你已经具备哪些技能和经验？你可以选择与自己已有技能和经验相关的领域进行深入学习和发展，这样可以更容易地转换到新的职业领域。
学习难度和成本：不同的领域可能需要不同的学习时间和成本。你需要考虑你的时间和财务预算，选择适合自己的学习路径。
总的来说，IT、云计算和人工智能都是当前技术领域的热门方向。选择哪个领域更好取决于你的个人兴趣、职业规划和学习资源。
二、人工智能和云计算哪个难？
人工智能计算中心是以基于人工智能芯片构建的人工智能计算机集群为基础，涵盖了基建基础设施（机房基建）、硬件基础设施和软件基础设施的完整系统，提供从底层芯片算力释放到顶层应用使能的人工智能全栈能力。
人工智能计算中心将重点打造“一中心四平台”，以人工智能计算中心为主体，提供公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台和科研创新人才培养平台，以此实现“政产学研用”五位一体打通，形成区域乃至全国的人工智能产业的汇聚。云计算更轻松,但是更轻松的前景不一定更好,前景更好的肯定是更难的
2.
人工智能前景肯定更好,但是难度比较大,如果数学基础不好的话,就只能调个包,调个参,虽然说也能找到不错的工作,但是发展上限很矮
3.
云计算就必须去一些大一点的公司
三、云计算和人工智能学哪个好？
选择学习IT、云计算还是人工智能，取决于您的兴趣、职业规划和市场需求等因素。
IT：如果您想学习IT，那么您将学习计算机系统、软件开发、数据库管理等相关知识。IT行业需求广泛，包括软件工程师、网络管理员、系统分析师、数据分析师等职业，有很好的职业前景。
云计算：云计算是指通过网络提供计算资源和服务，例如云存储、云服务器、云数据库等。随着互联网的普及，云计算成为企业和个人日常生活中必不可少的技术，云计算行业需求不断增长，包括云架构师、云安全工程师等职业，具有很好的就业前景。
人工智能：人工智能是指通过机器学习、自然语言处理、图像识别等技术实现智能化的系统和应用，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。随着人工智能技术的快速发展，人工智能行业需求不断增长，包括算法工程师、数据科学家、机器学习工程师等职业，有很好的职业前景。
总的来说，IT、云计算和人工智能都是当前热门的技术领域，具有广泛的职业前景。如果您对软件开发、网络管理等方面感兴趣，可以选择学习IT；如果您对云技术和网络架构感兴趣，可以选择学习云计算；如果您对机器学习、数据科学等方面感兴趣，可以选择学习人工智能。需要根据自己的兴趣和职业规划来做出选择。
四、计算机研究生方向选择方向（云计算、数据挖掘、大数据、计算机视觉、人工智能和物联网）？
云计算：因为没有做过相关的开发工作，不甚了解，略过...
数据挖掘：一个大方向，可以说包含大数据处理、机器学习等数据相关的领域。
首先是大数据，我了解到的相关岗位的工作基本使用大数据的组件进行数据的采集，分析和存取，可能要解决大量类似数据倾斜，分布式系统协同的问题，使用的是Hadoop，Hive，Spark等比较流行的大数据框架。
近些年比较火的是人工智能，其实基本还是在机器学习的框架之内，只不过发展出了深度学习、强化学习等新的技术，这方面如果需要深入研究的话，对数学有一定的要求，需要了解各种算法的公式推导，熟练运用相关的框架进行数据建模。当然，相对来说，这方面的研究更加热门，个人感觉前景很好，并且需要不断迭代学习。
大数据：上面讲过了，不再赘述。
计算机视觉：目前的计算机视觉主要还是在深度学习，强化学习的范畴之内，所以对数学还是有一定要求的。
人工智能：不再赘述。
物联网：不了解...
以上答案仅供参考，建议题主可以询问自己学校的学长学姐，了解各个方向课程和研究项目的具体差异之后，再做决定。
五、人工智能云计算属于什么？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
六、什么是人工智能 网络计算云计算？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
网络计算一般指元计算，元计算技术是当前高性能计算研究的前沿课题，它将一组通过广域网连接起来的性质不同的计算资源集合起来，作为一个单独的计算环境向用户提供计算服务。
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
七、人工智能与云计算区别？
云计算最初的目标
我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。
云计算
灵活就是想啥时要都有，想要多少都行
管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？
举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？
像这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上，他想要这个资源时，只要一点就有了。
这种情况下它就能达到两个方面的灵活性：
时间灵活性：想什么时候要就什么时候要，需要的时候一点就出来了。空间灵活性：想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑，可以满足；需要一个特别大的空间例如云盘，云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大，随时上传随时有空间，永远用不完，也是可以满足的。
空间灵活性和时间灵活性，即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题，经历了漫长时间的发展。
大数据基于云计算
大数据
人工智能拥抱大数据
人工智能的经济学解释
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出。
比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了，我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。
于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP 等指标。这些指标往往代表着很多内在规律，虽然不能精确表达，但是相对靠谱。
然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据，可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。
如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。
想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。
而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。
例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
人工智能
基于三者关系的美好生活
一个大数据公司，积累了大量的数据，会使用一些人工智能的算法提供一些服务；一个人工智能公司，也不可能没有大数据平台支撑。
所以，当云计算、大数据、人工智能这样整合起来，便完成了相遇、相识、相知的过程。
八、人工智能云计算和工程造价哪个好？
人工智能云计算和工程造价都好，工程造价是一门普通高等学校本科专业，属管理科学与工程类专业，基本修业年限为四年，授予管理学或工学学士学位。
具备从事工程投资与管理实践的基本技能，培养具备管理、技术、经济、法律等基本理论知识，系统掌握固定资产投资、融资管理、工程经济管理及工程造价管理等方面的理论基础和基本技能的高级应用型专门人才。
九、大数据 云计算 人工智能
大数据与云计算的关系
在当今数字时代，大数据与云计算已经成为许多企业的核心战略。大数据是指规模庞大且多样化的数据集合，而云计算则是一种基于互联网的计算方式。这两者之间的关系密不可分，大数据的快速增长驱动了云计算的发展，而云计算的弹性和灵活性则为大数据的存储和处理提供了便利。
云计算的优势
- 弹性扩展：云计算平台可以根据需求进行自动扩展，实现资源的弹性调配。
- 成本效益：企业无需投入大量资金购买硬件设备，只需按需付费使用云端资源。
- 高可用性：云计算采用集群化部署，能够提供高可用性的服务保障。
大数据驱动的人工智能发展
大数据为人工智能的发展提供了强大的支持，通过对海量数据的分析和挖掘，人工智能系统可以不断优化自身的学习算法，提升智能决策的准确性和效率。人工智能技术的不断进步也推动了大数据领域的发展，两者相互促进，共同推动着科技的进步和应用的创新。
十、人工智能 物联网 云计算
人工智能（Artificial Intelligence，AI）、物联网（Internet of Things，IoT）和云计算（Cloud Computing）是当今数字化时代的三大核心技术。它们以各自独特的方式促进了现代社会的发展，并对各行各业产生了深远的影响。
人工智能在物联网中的应用
人工智能和物联网的结合产生了许多创新的应用场景。通过人工智能技术，物联网设备能够实现自动化控制、智能化感知和数据分析，提高了设备之间的协同性和智能化水平。例如，智能家居系统可以根据居民的习惯自动调节温度、照明和安全系统，提升了生活的便利性和舒适度。
云计算对人工智能和物联网的支持
云计算为人工智能和物联网提供了强大的计算和存储能力。人工智能算法需要大量的数据进行训练和学习，而云计算平台可以提供海量的数据存储空间和高性能计算资源，加速了人工智能模型的训练和优化过程。同时，物联网设备通过云计算平台实现了数据的集中存储和管理，提高了数据的安全性和可靠性。
人工智能、物联网和云计算的未来发展趋势
未来，人工智能、物联网和云计算将更加紧密地融合在一起，共同推动科技的进步和社会的发展。智能化、自动化将成为各行业发展的主题，人工智能技术将逐渐普及到生活的方方面面，从智能驾驶到智能医疗，都将得到更广泛的应用。
在这个数字化时代，了解和掌握人工智能、物联网和云计算等前沿技术至关重要。只有与时俱进，不断学习和探索，才能走在科技发展的前沿，把握未来的发展机遇。