大家好，今天小编来为大家解答人工智能所需要的硬件这个问题，人工智能需要的硬件很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能专业笔记本配置
对于人工智能专业的笔记本配置，以下是一些推荐的硬件要求和配置选择：
处理器（CPU）：选择一款性能强大的多核处理器，例如英特尔的Corei7或Corei9，或者AMD的Ryzen7或Ryzen9。更高的核心数量和较高的时钟速度有助于加快训练和推理任务的处理速度。
内存（RAM）：至少16GB的内存是推荐的最低配置。然而，对于较大规模的机器学习任务，建议选择32GB或更多的内存，以便能够同时处理大量数据和复杂模型。
图形处理器（GPU）：选择一款性能强大的独立显卡，例如NVIDIA的GeForceRTX或Quadro系列。这些显卡具有并行计算能力，能够加速深度学习和神经网络的训练和推理过程。
存储（存储器）：选购高速固态硬盘（SSD）作为主要存储器。SSD提供更快的读写速度，有助于加快数据加载和模型转储的速度。
显示屏：选择具有高分辨率和色彩准确性的显示屏，以便更好地显示和分析数据。较大尺寸的屏幕（例如15英寸以上）提供更多的工作空间和观看体验。
连接端口：确保笔记本配备了充足的连接端口，如USB、HDMI、以太网等。这些端口可以方便地连接外部设备和周边组件。
电池寿命：考虑选择一款具有较长电池续航时间的笔记本，尤其是当你需要在外出时使用它进行训练或进行大规模的计算任务。
此外，还有其他因素需要考虑，如操作系统选择（例如使用Linux进行深度学习），键盘质量和舒适性等。根据个人需求和预算，可以选择一款合适的笔记本，或者考虑使用台式机等更强大的计算设备来满足更高的性能要求。
人工智能 三大基础
人工智能的三大技术基础有：技术基础1：文艺复兴后的人工神经网络。技术基础2：靠巨量数据运作的机器学习。技术基础3：人工智慧的重要应用：自然语言处理。
技术1、文艺复兴后的人工神经网络
对于人工智慧，电脑科学家当然希望可以直接模仿生物的神经元运作，因此设计数学模型来模拟动物神经网络的结构与功能。所谓人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。
技术2、靠巨量数据运作的机器学习
科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。1970年代，人工智慧学者从前一时期的研究发展，开始思辩在机器上显现出人工智慧时，是否一定要让机器真正具有思考能力？
因此，人工智慧有了另一种划分法：弱人工智慧（WeakAI）与强人工智慧（StrongAI）。弱人工智慧意指如果一台机器具有博闻、强记（可以快速扫描、储存大量资料）与分辨的能力，它就具有表现出人工智慧的能力。强人工智慧则是希望建构出的系统架构可媲美人类，可以思考并做出适当反应，真正具有人工智慧。
技术3、人工智慧的重要应用：自然语言处理
对人类来说，如何让这些现代自己制造出来的机器们，可以听懂人话，并与人类「合作」，绝对是可以推动我们面对未知宇宙的重要助手。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）的研究，是要让机器「理解」人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。
英国雷丁大学的演化生物学家马克．佩葛（MarkPagel）认为，最早的一种「社会科技」是人类的「语言」，语言的发明让早期人类部落透过新工具：「合作」在演化上占有优势。自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式，其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。
人工智能的三个基础专业
1.软件工程
人工智能的基础是硬件及软件，所以如果学软件工程专业的话，正好是对口的。
2.计算机科学与技术
这个专业正好也算是很对口的，本身人工智能就属于计算机类专业一类的，所以报考计算机科学与技术算是正好合适，更何况这个专业本身热门又好就业。
3.数据科学与大数据技术
人工智能的基础设施是什么？
虽说人工智能不能等同于深度学习，但是机器学习，尤其深度学习无疑是近年来人工智能领域大放异彩的一个分支。机器学习对人工智能最大的贡献恐怕就是数据驱动，这也是为什么只有到了互联网时代，机器学习的崛起才成为可能。因此广义的讲，可以说机器学习的基础设施就是互联网。互联网从几个方面支撑了机器学习的崛起。
首先是原始数据的积累，互联网时代人类生产的文字，图片，视频各种媒介构成了一个巨大的数字化世界。这些内容天然就是现实世界的某种映像。人工智能想要理解现实世界，不妨从数字映像入手。在互联网上，一个高效的爬虫可以轻松游遍古今中外，看尽世间繁华。
有了这些内容还不够，要想教会机器理解他们，还需要有好的老师进行教导。有趣的是互联网还产生着第二种数据，人的行为。行为数据比内容更多，当行为数据达到一定量的时候，机器就能从中学到人是如何理解这些内容的。当然事实并没有那么简单，行为数据有大量噪声，需要清洗，否则很容易让机器迷惑。解决噪声的问题一靠数据多，二就靠清洗了。对于很多任务，高质量的标注数据集都是必不可少的。
如此就催生出来另一个重要的基础设施，众包平台。现阶段机器的学习能力还远不如人类，常常做不到触类旁通。因此每一个特定的任务，都依赖高质量的训练数据。通过众包平台产生大量的标注数据集，才使得人工智能变得可能。尽管大家也在研究怎样让机器在有噪声的数据上尽可能的找到规律，但对于很多任务来说，能够最快最稳定提升效果的办法，都是提供更多更好的数据。众包平台提供一种工具，让人能够方便的筛选出有用的数据，给数据打上标签。这后面还可能牵涉到如何评估标注结果，如何定价，如何防止作弊。
互联网作为人工智能最重要的基础设施，主要承担了提供数据的功能。有了数据就该计算平台登场了。现如今深度学习纵横四海的年代，速度可能是除了数据第二重要的东西了。GPU，以及运行在之上CUDA，cuDNN，大大加快了训练速度。这在数据驱动的逻辑下就不得了。因为一般人对高维数据已经无法很直观的理解了，模型好不好就全凭各种实验。计算速度的优势不仅影响模型的效率，同时使得你能在同样的时间内做更多的实验，迭代调参，挑选出最好的一个。这里面最核心的问题是如何加速矩阵运算。
深度学习是一门实验科学，但是实验不仅仅是计算，还需要人去调整网络结构，分析各种中间结果等等。因此在计算平台的基础之上，又出现了Caffe，Mxnet，Tensorflow等深度学习框架。他们的主要作用是简化开发流程，加速实验的迭代。这部分基础设施最重要的功能就提供了高层接口，使大家不用去关心计算平台的特性。并且他们都提供了SGD等常见的优化方法，使得大家可以专注于网络和损失函数的设计。
文章分享结束，人工智能所需要的硬件和人工智能需要的硬件的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
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