大數據專業更好。有數據，有人工智能，大數據是人工智能的口糧。

人工智能的算法長時間變化不大，某個領域要開發出相應人工智能也需要相關的大數據作為支撐。

現在的人工智能的編程等雖說有一定技術含量，但同質化非常嚴重。開發初步的人工只能系統不難，難的是怎麼擁有供養人工智能的大數據。

剛開發出來的人工智能就像一個嗷嗷待哺的嬰兒，需要大數據來進行訓練，方可越來越好。

人工智能和大數據是兩個不同的概念，它們並不是可以簡單地進行比較的。人工智能代表了智能技術的範疇，包括機器學習、自然語言處理、圖像識別等，而大數據則代表了數據的規模和使用方式。

人工智能和大數據之間有著密切的關系。人工智能需要大量的數據作為輸入，從而訓練出智能模型，而大數據又需要人工智能技術幫助處理和分析數據。因此，它們是相互依存的。

在實際應用中，人工智能和大數據往往是結合在一起使用的。例如，在醫療領域，通過對大量的病例數據進行分析，可以訓練出智能診斷模型，從而提高醫生的診斷準確率和效率。

因此，人工智能和大數據都是非常重要的技術，並且在許多領域中都具有廣泛的應用前景。它們的優缺點和適用場景也不盡相同，需要根據具體情況進行選擇和應用。

人工智能和大數據都是非常重要的技術和工具。

大數據是指海量數據的採集、存儲、處理和分析，可以幫助企業和組織從數據中獲得洞察和價值，以做出更明智的決策。大數據的應用可以幫助企業提高效率、優化生產、提高營銷效果等方面都有很好的效果。

人工智能則是指讓計算機模擬人的智能行為，能夠自動學習、推理、分類、預測、識別等。人工智能可以幫助我們解決很多複雜的問題，如圖像識別、語音識別、自然語言處理、智能決策等。在各個領域中，人工智能都有廣泛的應用。

因此，無法簡單地說人工智能好還是大數據好。實際上，兩者是相輔相成的。大數據可以為人工智能提供數據支撐，人工智能則可以在大數據基礎上進行更深層次的分析和處理，實現更高效、更精準的決策和服務。