一、人工智能对电脑知识的要求

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。

人工智能在电脑上的配置的话是需要有很高的技术含量

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显卡rtx20602500元（支持光线追踪）

不包括显示器6800元这是高配了，可以特效全开玩2020年之前的所有大作

显示器建议用75HZ以上的，不然屏幕刷新率不够，游戏帧数就浪费了。有便宜的21.5英寸500元也有1000元的自己选，记住要IPS屏或者VA屏。

另外还可以尝试一下adaptive-sync垂直同步技术，可以提高射击游戏体验。支持此技术的显示器价格一千多一点，需要显示器，主板，显卡有DP接口，然后再配个DP线就行了。

二、人工智能需要哪些知识储备

1、学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。

2、人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用，比如目前大型互联网（科技）公司推出的人工智能平台，多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。

三、人工智能需要哪些物理知识

1、ai的基础应该是数学，把现在已知的，甚至未知的数学理解、探索、融汇贯通达到先有“能”，有计算与判断的能力；再有“智”，有理性、感性去分析判断问题的智力。

2、人工智能对物理知识的需求应该是较少的，他对语言学、哲学、心理学、社会学的需求都可能比物理学多

四、学习人工智能知识清单

当前对于人工智能的解决方案，似乎很难逃出自动化和功能软件的范畴。

即，当前研究人工智能，就像是物理学家在探寻新的自然规律。

然后你得自己寻找答案，和建立解决方案。

在真正的切实可靠的，完美的意识模型产出以前，你也许很难得到经济回报。

因为很难证明你的努力有价值。从而在其他方面，也很难被人理解。

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：人工神经网络，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；总之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；如果深入到硬件的话，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。

五、ai的理论知识

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一种模拟人类智能的技术，涉及到多个学科领域，包括计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等等。以下是一些AI的理论知识：

1.机器学习（MachineLearning）：机器学习是AI的核心技术之一，它是一种让计算机从数据中学习的方法。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，每种类型都有不同的算法和应用场景。

2.深度学习（DeepLearning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习复杂的非线性关系，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很好的效果。

3.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：NLP是一种让计算机理解和生成人类语言的技术，它可以用于文本分析、机器翻译、语音识别等领域。