包含学习机器学习电脑配置的词条
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简述信息一览：
大学专业学习人工智能专业买电脑要多少配置?
如果是个学生，电脑费用预算只有3000-5000元的话，我推荐：CPUi5以上，不要选AMDCPU 固态硬盘，至少128G固态机械混合硬盘也行，要带独立显卡，2G就够，运行内存至少4G屏幕分辨率尽量要高。因为预算有限，我推荐这些配置就也可以使用了。
人工智能对电脑配置要求还是比较高的，考虑到应该是处于学习应用阶段，一般需要八代酷睿I5或三代锐龙R5以上处理器、16G以上内存、GTX1060以上独立显卡。目前桌面显卡价格还处在高位，是用台式主机还是用笔记本、用什么样的配置还需要根据实际预算进行选择。
虽然人工智能专业对配置要求没有上限，但不用花大钱来砸配置，买个5千、6千元以上的游戏本就足够人工智能专业，大学4年的学习了。
买可以玩游戏的配置电脑就可以了，比如i5+独立显卡+16G+512g固态硬盘就可以了。编程的话价位6-8k就可以了，除非你的编程中有需要用到显卡的计算能力就要求显卡高点。
而且贵的离谱。如果平时就写写文档敲敲代码，那配置其实并不如何夸张。机器学习深度学习这些，说白了本科阶段就是敲代码和实现，一般来说16G内存512固态就够了，处理器有个i5的中端就行，显卡另说，这么一算，联想最便宜能有3700-5000（看笔记本还是台式），其他的可能也就贵一点。
机器人工程专业需要使用一些画图、仿真软件，因此需要一台性能较好的电脑。一般来说，买个5千、或6千元以上的游戏本就才能满足上述配置要求，不建议选择轻薄本。
学python用什么配置的电脑
Java、前端电脑配置：i5以上处理器，内存8G以上（建议16G）、硬盘256G以上，固态硬盘最佳，64位Window系统。Python电脑配置：最低配置内存不低于4GB，对显卡没有要求；一般i5处理器，硬盘512G或者更大。Python+大数据、大数据电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存16G、硬盘1T，独显2G以上。
下面是一些推荐的电脑配置： 处理器：多核心CPU，例如Intel Core i5或AMD Ryzen 5。 内存：4GB以上。 硬盘：至少有200GB的可用空间。 操作系统：Windows、Linux或macOS。 当然，如果你打算进行大型项目开发或使用Python进行数据科学或人工智能应用程序开发，则可能需要更高级的电脑配置。
学Python电脑要什么配置？可以参考如下配置：CPU为酷睿i5/i7内存4G/8G硬盘500G，或者用SSD前面一个为基础配置，后面的为更好的选项。网上价格3000~6000。更重要的，做量化需要数据、需要量化引擎系统，这需要很多开发工作，可以自己抓取数据和用开源的回测引擎。
现在电脑的各种配置均可以用来学习python，老的赛扬、奔腾4256m内存或者512内存即可，20g以上硬盘。一般来说能跑动winxp或者linux就可以。最简单的是使用树莓派。学习不在于硬件环境，而在于你的求知欲。不要打着学习的旗号卖台电脑游戏机。
学python用什么电脑？首先，如果从学习Python语言自身的角度出发，并不需要配置太高的电脑，普通的办公电脑就完全能够满足要求，或者说目前大部分在售的笔记本电脑都能够满足基本的学习要求。但是，学习Python往往都要有一个比较明确的学习方向，不同的学习方向，在电脑的配置上还是具有一些特定要求的。
普通电脑就可以了，linux对电脑的配置要求不高的，它集成了Python。学习Python，用什么笔记本电脑好？编程语言的学习跟笔记本关系不大，可以说是个笔记本都可以学习Python。比如笔记本是Windows系统，可去Python***下载Python编译器，如果是mac和Linux系统，本身就有了Python编译器，是可以直接编程的。
做深度学习,需要配置专门的GPU服务器吗?
1、选择GPU时，除了硬件性能，还要考虑CPU支持、机箱设计和散热需求。AMD在追赶NVIDIA的步伐上面临挑战，但对于特定应用，如深度学习，AMD CPU可能更合适。对于云服务，赞奇云工作站提供了高效且灵活的解决方案。
2、如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。蓝海大脑的液冷GPU服务器挺好的，具有高性能，高密度、扩展性强等特点。
3、要做一个深度学习的服务器，需要的配置有GPU RAM， 储存器，因为GPU是在我做深度学习服务器里面一个非常重要的部分，相当于是一个心脏，是非常核心的一个服务器，所以GPU是一个非常重要的东西，储存器也是相当重要的，因为很多数据都要放在ssd储存器上。
4、在深度学习场景中，GPU服务器是必不可少的一部分，也是可以提高计算速度和精度的关键，以下是几种适合深度学习场景的GPU服务器： NVIDIA Tesla V100 服务器：具备高性能计算能力和内存容量，适用于深度学习、大规模数据分析和AI训练等场景。
5、而GPU相比于CPU拥有更多独立的大吞吐计算通道，较少的控制单元使其不会受到计算以外的更多任务的干扰，所以深度学习和神经网络模型在GPU的加持下会高效地完成计算任务。
6、深度学习并不是必须要用英伟达的GPU。N卡能够支持自家开发的高效的CUDA库。AMD也推出了自己的ROCm库。也支持深度学习，只是没有N卡流行。
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