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题目解读
主要做的是"大数据"与"人工智能"。
其中"大数据"所涉及的的第一个就是大量的数据，数据从哪里来？拿到数据后，我们需要做基本的数据分析，如何对大量的数据进行合适的处理？数据处理规整后，如何分析,用什么算法进行建模？
接着说道"人工智能"，这个可能和前面大数据中的算法建模类似，我们需要在这里把它升华到"深度学习"，"时间序列"等。在我看来，大数据主要涉及的是机器学习，人工智能涉及的是深度学习。
你需要具备的知识点
在上面的解读中，我们提到"数据从哪里来？"，我们可能很难找到公开的数据用于研究。就算找得到，那就是已经被别人研究过了，你的课题可能就没多少新意了。因此，如果你想真的做一个具有价值的项目，你需要学习"爬虫"知识抓取自己想要的数据。推荐本人的爬虫著作：《Python网络爬虫入门到实战》，相信你一定用得到。
假设你已经完成数据搜集步骤，接下来你需要做的是数据处理和数据的算法建模。其中必备的肯定是Python的pandas和sklearn模块，如果你没有Python基础，你可能还需要学习相关环境搭建以及基本的知识。推荐本人的Python3零基础到机器学习实战著作：《Python3编程从零基础到实战》
接下来，你可能还需要学习深度学习完成更高阶的模型训练，其中主要用到的为tensorflow和pytorch，优选tensorflow。这块需要学习的知识众多，我推荐大家学习我免费提供的大量深度学习项目代码，自己拿下来跑几个感受下就差不多：tensorflow
接着你可能依然无法短时间完成这样的课题，你可能需要一个高级的助手辅助你完成代码开发，这里我依然推荐自己开发GPT4站点：ChatGPT4.0国内站
基于这样的全套知识和工具，基本能辅助大家完成任意的数学建模比赛以及毕业论文等。
课题推荐
主要涉及：健康，金融，安全，教育，工业等领域
以下是我认为推荐到几篇文章，希望对大家有所启发。
- 知网原文：人工智能技术在金融风控中的应用研究
- 知网原文：知识产权视域下非法获取商业大数据的刑法规制
- 知网原文： 基于知识图谱的图书馆大数据应用分析
- 知网原文：基于大数据的师范生数据素养培育路径
- 知网原文：基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类
- 知网原文：煤矿瓦斯灾害大数据智能识别与预警方法
- 等等...
上述仅仅是我初步的一些建议和找的相关文献，并不唯一。欢迎大家与我一起探讨交流方案：2024数学建模学习交流
视频分析
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