大家好，关于人工智能光电脑很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能 电脑的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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计科和人工智能专业相比，学哪个好？
计算机科学与技术与人工智能专业两者之间存在千丝万缕的联系。与人工智能相关的专业并不仅仅包含计算机、软件编程等相关专业，开设人工智能的相关学科院校在机械工程、电气工程、信息工程、自动化等相关专业均有可能开设。
市场岗位的需求决定选取专业的走向，如今什么岗位最抢手？
据清华大学发布的《2018顶级数据团队建设全景报告》数据行业对学历要求主要集中在大专及本科学历，近八成，计算机科学与技术专业人才培养占比分布高，入门门槛要求硕士或者博士学历岗位极少，主要集中在算法、数据、机器学习这类岗位，对从业人员的质量要求具有很高的门槛，因此，本科尽可能的选择与人工智能相关的专业，硕士、博士等高学历才是真正涉及人工智能专业的深层次学习。
技能工具要求，如今最偏重的是哪几类数据分析工具？
python、excel、MySQL为数据从业者使用最多的数据分析工具，Python是数据从业者中最受欢迎的编程语言，超过7成的数据工作者在工作中需要使用Python。Excel和mysql的使用比重占到用户的半数左右。Hive、Hadoop、MapReduce和Spark等数据分析工具紧随其后。
高校现阶段哪些专业开设最火爆？
以下是开设人工智能相关专业的一些名牌高校：
多所国内知名院校首先采取设立“大数据研究院”的形式，直至2016年，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学首次成功申请到“数据科学与大数据技术”本科新专业，随后高校大数据专业数量呈指数级增长，2017年35所院校，2019年283院校，足以表明大数据与人工智能专业在目前阶段是如此的火爆。
高校传授技能与市场需求匹配存在偏差：高校注重基础学科，市场更看重实操技能。以计算机科学与技术专业为例，高校课程设计十分注重计算机系统、数据结构、高等数学等基础学科，市场招聘需求中提到的项目管理、产品设计与管理在内的实操技能，在很多高校中并不多见。
现如今推进的产教融合模式，政府允许企业与高校校企合作，这也成为了很多新兴专业人才培养模式的转型，以数据中国“百校工程”项目院校为例，朝向大数据+人工智能专业发展的新工科专业建设，开展“专业能力培养匹配岗位技术技能”“职业素养匹配岗位职业能力需求”的课程教育，产教融合已成为工程教育的转型发展模式之一。
综合以上观点，计算机科学与技术和人工智能专业，人工智能专业学习的层次更高，发展的前景也会更好。
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能够使用AI软件的笔记本电脑要求什么配置？
谢邀，这方面W君还是有一点点涉猎的。如果是使用一般的AI软件，那么普通的笔记本只要配置不太低就都可以使用了。
但如果要使用笔记本电脑作人工智能的开发工作或者机器学习的训练工作，那么一般的笔记本就有点难以胜任了。虽然人工智能已经普遍应用在各个领域上，但作为开发平台上来说还是有一些通用性的。
简单说下人工智能开发环境，目前主流的开发环境主要是构建一个机器学习的训练集，通过对AI进行训练达到建立AI处理能力的目的。例如传统范例里面的猫狗识别，就是将大量的猫和狗的图片交由计算机建立的卷积神经网络进行处理。通过不断的学习过程，建立一个处理猫狗不同特点的AI内核。但其实这个内核里面是如何处理的基本上没有几个人能说明清晰——因此，机器学习的过程在AI领域内被戏称为“炼丹”。
当然，“炼丹”得有“丹炉”。这个丹炉就是计算机系统了。通常的来讲，卷积神经网络模型的深度学习系统是将一个问题进行拆分简单化处理。
这样到最后的处理过程就形成了很多的碎片化处理模型。这些模型数量很多，但处理计算要求极低。因此就带来了一个很有意思的问题，CPU在处理这些小碎片的时候基本上不占用CPU过多的实际处理时间，而几千万甚至几百亿的小碎片不断的在CPU中来回加载就占据了太多的处理时间。通常家里用的计算机是4核CPU，这样最多同时处理4个“小碎片”。基本上是一种顺序的（串行的）处理方式，这样处理效率就很低了。
而机器学习的框架更多的是基于tensorflow、CAFFE、Keras等等框架的，这些框架大部分支持Cuda（Nvidia的深度学习架构集），要注意Cuda是Nvidia的产品。主要是利用显卡的CPU计算单元进行处理的，这些显卡中的计算单元有计算能力，并且一个显卡中现在有上千个计算单元，因此处理深度学习的能力要大大强于CPU（高几百倍）。
因此，选择一个笔记本要进行AI的开发工作那么最首要的一个特点就是需要笔记本内集成一个Nvidia的显卡，而且是越多处理单元越好。
通常这类笔记本上都带有一个Nvidia的LOGO，如图：
从配置上将那么就是越多的显示计算核心越好了，价格自然也就越来越贵了。
当然这个是一个基本路数，如果借助于AMAZON的S3云计算或者现在很火的百度云、腾讯云等等在线云计算工具可以不使用昂贵的笔记本电脑，以AMAZON的S3云机器学习来举例，每个小时的计算需要花费0.42美元，这样一个8小时的计算也就几十块钱的费用。其实这样比购买更贵的笔记本电脑更划算一些。
未来想从事人工智能领域，本科数学专业与计算机专业选哪个比较好呢？
人工智能是我的主要研究方向之一，我也是一名计算机专业的研究生导师，所以我来回答一下这个问题。
数学专业和计算机专业都与人工智能关系密切，目前有的高校已经把数学专业并入到信息学院，所以可见数学与计算机之间的密切关系。人工智能的核心是算法，但是并不是只有算法就可以做人工智能了，人工智能还涉及到算法的实现、训练、验证等等环节，而这些环节需要不同专业的人才互相配合才能完成。
数学专业的优点是数学方面的知识结构比较健全，在做大数据、人工智能方面确实有天然的优势，比如目前国内大数据（大数据是人工智能的重要基础之一）领域的权威专家鄂维南院士就是数学专家。目前，我们团队中做算法设计与实现的研发人员确实有不少是数学专业毕业的。但是，如果本科阶段选择数学专业，如果要想从事人工智能的话，通常还需要读研，因为人工智能不是只有算法，还需要大量的计算机知识、网络知识等需要学习。但是，目前大部分人工智能方向的从业人员都需要读研，这倒不是什么大问题。
计算机专业从事人工智能是最常见的选择了，本科的知识结构也涵盖大量的数学知识，所以选择计算机专业做人工智能是比较容易入门的。计算机专业从事人工智能的好处是知识面全，但是没有数学专业那么专注，所以未来可能会遇到上升瓶颈。
总的来说这两个专业从事人工智能都是没有问题的，但是数学专业通常要继续读研，计算机专业未来的选择面更广一些。
我目前在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条上写一些相关的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以咨询我。
谢谢！
杭州电子科技大学人工智能自动化专业怎么样？
杭电现在是一个非常火的学校。
去年我家一亲戚高考，问我填什么志愿好，当时接近600分，我说填杭电吧，杭电不错的。问了杭电的老师，他说没戏，杭电由于好就业，现在的分数一直水涨船高。后来果然没戏。
所以，学校的好坏不完全看985、211，最终是看就业。因为人读大学，要么准备搞科研，要么准备就业，为就业做准备。现在杭州有了马云之后，开了很多高科技互联网企业，就业不错，相应的相关学校也就火爆起来了。除了浙大，唯一的一所巨无霸之外，杭州好的也就是浙江工业大学，轮下来就是杭电。
国内一共四个电子科技大学，成电，现在的电子科技大学，西电，杭电和桂电。电子科大，西电是国内电类的排头兵，电子科大上了美国总统特朗普的黑名单，西电也是威名赫赫，不论是搞科研还是就业，都是极好的口碑。杭电和桂电差点意思。我以前好奇过为什么，同样叫电子科技大学，为什么差距这么大？
原因是出身不一样，成电的前身是交通大学、东南大学、华南理工大学的电讯工程专业合并而成，属于国防院校，而西电来头也不小，是在江西瑞金创建的中央军委电讯学校，虽然后来转地方，但军方色彩也很浓重。在上世纪80年代以前，对电类研究最多，投资最多的就是军方，所以这两高校明显好于其他两所。
但到了本世纪，民用技术发展也是迅速，也许在某些方面不如军用，但从繁荣程度来说，远超军用，杭电地处杭州，有着阿里巴巴，海康威视、浙江大华，杭州依图这些高科技公司，也开始发力。我认为杭电的发展未来将更好。
至于人工智能自动化这个专业，则是新开的专业。自动化是很早就有的一个专业，但欧美没有这个专业，算是中国特色，而且招生人数很多，就是通过电子或者计算机的软硬件对工业设备或过程进行自动控制。按自动化专业人士的说法，就是个万金油专业。
人工智能这个原来属于计算机科学与技术这个大专业下，人数不是很多，因为进展缓慢，本世纪以来，发展非常快，像百度、谷歌这些顶尖公司都在这块布上重兵、重金，我国也非常看重，把人工智能上升为国家战略，给出了清晰的roadmap，要发展智能机器人、物联网、智能制造、智能农业和物流等等，希望到2020年产业能达到万亿。因此，高校相应地也开设了这专业。
我对新专业不是很感冒，因为理论知识还是计算机、信息、软件、集成电路等，看着这个专业什么都学，很容易只学到概论，对任一东西都不精通。如果要精通，需要大量的学习和实践，这不是本科生能达到的，至少是博士或者资深工程师。而杭电在这块的积淀相比其他老牌名校，差距不小，它就是一个好找工作的学校而已。
但从就业来说，应该也不会太差，把计算机方面的课程学好，去哪里应聘都没问题。
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