人工智能与大数据，两个专业的发展前景都十分可观。人工智能依托深度神经网络，实施深度机器学习，通过大量训练数据提升模型优化能力。

在大数据与人工智能的相互促进下，数据成为智能的基础。从学习的角度出发，大数据为起点，将更易于上手。人工智能的专业学习涵盖：机器学习、人工智能导论（包括搜索法）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

前置课程包括信号处理、线性代数、微积分，以及编程（需具备数据结构基础）。从专业课程看，人工智能所需知识量不少，但重点在于选择一个深入研究的方向。

大数据的学习内容涉及：数学分析、高等代数、信息科学概论、数据结构、程序设计、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论等。课程体系庞大，学习者需在众多知识中挑选出关键领域进行深入研习。