大數據和人工智能都不簡單，都需要一個系統的學習過程和長期的實驗，二者聯系緊密，不存在誰更難，因為都有難以把控的難點。

人工智能和大數據哪個難學

大數據的發展極大促進了人工智能的發展，因為數據是智能的基礎，所以從這個角度來看，大數據的發展與人工智能的發展必然是互相促進的。

大數據和人工智能都不簡單，都需要一個系統的學習過程和長期的實驗，二者聯系緊密，可以說你中有我、我中有你。從學習的角度出發，建議從大數據開始學起，這樣會更加順利一些。

人工智能和大數據的不同

大數據相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數據，更是基于云計算平臺完成深度學習進化。
人工智能是基于大數據的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷采集、沉淀、分類等數據積累。
與以前的眾多數據分析技術相比，人工智能技術立足于神經網絡，同時發展出多層神經網絡，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的算法相比，這一算法并無多余的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。