大数据人工智能的基础技术包括

大数据人工智能的基础技术主要包括以下几个方面：

1. 数据采集与存储：数据采集是大数据的基础，需要通过各种手段获取大量的数据。数据采集包括网络爬虫、API接口、文件上传下载等。数据采集后需要进行存储，常用的存储方式有分布式文件系统（HDFS）、HBase、Cassandra等。

2. 数据处理与分析：数据处理是将采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，使其满足后续分析的需求。数据处理包括数据清洗、数据转换、数据整合等。数据分析是对处理后的数据进行分析，找出其中的模式和规律，为决策提供依据。数据分析包括统计分析、机器学习、深度学习等。

3. 数据挖掘与知识发现：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。数据挖掘包括关联规则挖掘、分类挖掘、聚类挖掘、预测挖掘等。知识发现是从数据中发现隐含的知识和模式的过程。知识发现包括概念模型构建、知识库构建、知识更新等。

4. 机器学习与深度学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习并做出预测的方法。机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。

5. 自然语言处理（NLP）：自然语言处理是指让计算机理解和生成人类语言的技术。自然语言处理包括文本预处理、词法分析、句法分析、语义分析、情感分析等。

6. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机识别和理解图像和视频的技术。计算机视觉包括图像识别、目标检测、图像分割、图像增强等。

7. 语音识别与合成：语音识别是指让计算机识别人类的语音信号并将其转换为文本或命令。语音识别包括语音信号预处理、特征提取、语音识别算法等。语音合成是指将文本转换为语音信号输出。

8. 自然语言理解（NLU）：自然语言理解是指让计算机理解和解释人类语言的能力。自然语言理解包括文本理解、对话管理、意图识别等。

9. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，用于描述和组织知识。知识图谱包括实体识别、关系抽取、知识融合等。

10. 云计算与边缘计算：云计算是指通过网络提供计算资源和服务的一种模式。云计算包括云存储、云数据库、云安全等。边缘计算是指在靠近数据源的地方进行数据处理和分析，以减少数据传输和延迟。