大数据和人工智能都属于计算机类，但它们属于不同的子领域。
大数据是指无法在合理时间内用传统数据库和数据处理软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集。这些数据通常包括结构化数据和非结构化数据。大数据技术主要包括数据采集、存储、处理和分析等环节。例如，Hadoop是一个开源框架，用于处理大规模数据集；Spark是一个快速通用的计算引擎，特别适合于大规模数据处理。
人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的学科。它涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。人工智能的目标是创建能够模拟人类智能的计算机系统。例如，深度学习是一种机器学习方法，通过神经网络模拟人脑的神经元结构，从而实现对图像、语音等数据的识别和分类。
虽然大数据和人工智能都属于计算机类，但它们关注的领域和应用场景有所不同。大数据主要关注海量数据的存储、处理和分析，以提取有价值的信息和知识。而人工智能则侧重于让计算机具备类似人类的智能能力，如学习、推理、感知和理解等。因此，虽然大数据和人工智能都是计算机类的重要分支，但它们之间存在一定的区别。
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