ai人工智能需要的硬件，以及ai人工智能需要的硬件有哪些对应的知识点，小编就整理了4个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！

人工智能专业需要高配置的电脑吗？

1人工智能专业对机器硬件要求比较高。 如果是进行机器学习，高配置的笔记本(高内存、高CPU主频和足够的硬盘空间以存放机器学习数据)还是可以的，

2要求还是很高的，毕竟需要做一些仿真模拟计算的话需要电脑配置还是高的、人工智能专业电脑配置的话是不太需要显卡太好了。但是内存和处理器一定要快。所以至少要用六核心以上的处理器，16g的内存就可以了。

人工智能训练师入门条件？

首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；

其次需要算法的积累：人工神经 *** ，支持向量机，遗传算法等等算法；

当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；

算法很多需要时间的积累。

然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。

人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。

为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？

首先，问题就有问题，人工智能的研究既基于算法，又需要硬件。

NVIDIA每年更新显卡都不只是更新gtx 680、gtx780…gtx1080这些游戏显卡。如果你对人工智能、支持向量机、卷积神经 *** 等有了解，那你应该知道每次NVIDIA发布新卡都会有丽台的卡，价格比游戏显卡昂贵，从丽台 p100到p4000到现在的丽台GV100。每一次更新其计算能力都发生了飞跃。

那么问题来了，为啥研究人工智能就研究算法而不做硬件？其实这两方面都有人做，各司其职，做算法的人研究如何运用卷积神经 *** 进行识别，面对爆炸的信息量如何更大化榨取处理器的计算能力。而做硬件的行业操心如何能让其核心拥有更强大的计算单元，更低的功耗。

现在人工智能面临的问题，不是快和慢，而是有些事情做不到。根据现有的计算理论：即使把神经元近似的实现为一些计算芯片，即使用CMOS的方式搭出一个神经 *** ，它的计算能力和用软件写出来的卷积神经 *** 并没有本质的区别。

目前人工智能发展的困难不在于是否用硬件实现，而在于算法。

举个不恰当的例子，要想让马儿跑，得先让马儿走起来再说，现在马儿连站都站不起来，谈何马儿跑。

关于详细的如何选择，选择哪方面的研究，以及国内外领先的的课题组和相应的研究，我想，这个论文调研需要自己动手做才更深刻。我的导师常跟我说：“授人以鱼不如授人以渔”。希望你能学到点什么。

从硬件仿生和物理层面的人工智能研究也是有的，比如脉冲神经 *** 和忆阻器……

从目前的对比数据来看，类似脉冲神经 *** 的成果并没有展现在特定AI任务的性能上超越性的优势，所以暂时看来关注度还比较低。

人工智能偏软还是偏硬？

人工智能是软件和硬件相结合的产物。一方面，人工智能设备需要专业的软件判断情况及做出相应决策；另一方面，辅助软件判断需要大量的硬件识别，并且为完成软件的决策，还需配套精密的硬件设备。如果硬件精度跟不上，一般会影响软件的控制精度。如果软件功能设计不合理，就算有精良的硬件，也很难完成高精密的操作。所以人工智能软件和硬件同样重要。

到此，以上就是小编对于ai人工智能需要的硬件的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai人工智能需要的硬件的4点解答对大家有用。