本篇文章给大家谈谈人工智能 硬件配置，以及人工智能硬件配置对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 人工智能主机配什么cpu
2. 人工智能时代需要怎样的技能人才？
3. 想学人工智能需要哪些基础呢？
4. 人工智能材料

人工智能主机配什么cpu

适合AI人工智能的电脑配置清单：

intel九代i7-9700K配RTX2080AI人工智能电脑主机

配件名称 品牌型号 参考价格

处理器 Intel酷睿i7-9700K（盒装） ￥2999

散热器 酷冷至尊冰神B240一体式水冷散热器 ￥399

显卡 技嘉GeForceRTX2080GAMINGOC（单路） ￥5799

主板 华硕PRIMEZ390-A主板 ￥1599

内存 美商海盗船复仇者LPXDDR4300016GB内存 ￥599

硬盘 三星970EVOPlus500GNVMeM.2固态硬盘 ￥849

机箱 安钛克P101静音中塔机箱 ￥399

电源 长城巨龙GW-EPS1250DA电源（额定1250W） ￥999

显示器 用户自选 —

键鼠装 用户自选 —

参考价格 13642元

注：由于电脑硬件更新换代步伐较快，如果有产品停产请使用新产品替代。另外，硬件价格会随着行情变化会有浮动，请参考当天价格为准，以上组装电脑配置清单价格仅提供参考。

人工智能时代需要怎样的技能人才？

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2019年10月29日·油田修井作业机器人技术员

如果从技能人才说，人工智能需要硬件和软件结合的技能人才。

从信息技术的发展看，今天的物联网技术已经让人类从获取信息向通过信息控制万物发展了，也就是说各行各业还有家庭都在物联网的范畴之下。比如工业的发展是在工业机器人(工业自动化)互联的基础下发展的，对工人来说，他不但要掌握机电的技能，还要掌握信息控制也就是编程的技能。

从现在工业自动化的发展看，不是机器人换人，而是人控制自动化生产线(也可以说成是工业机器人)去生产。那如果出现故障呢？就需要有硬软结合技能背景的人才了，而这样的人才在今后是大量需要的。

与其说人工智能时代是换掉人，不如说人工智能是让人才升级的时代。

再看智能无人驾驶，其实也需要人的，只是把人放在后台了。而且从机器学习的角度说，无人驾驶是需要大量的技能人才去教机器的，更何况无人驾驶就算进入社会，也是有相当一段时间在后台是需要大量技能人才的。

今天的物联网时代，控制万物是需要大量硬软结合的技能人才。

想学人工智能需要哪些基础呢？

人工智能当前的核心技术热点是“深度学习”，而典型的技术应用包括智能语音语义，知识图谱，计算机视觉，自动驾驶。下面分别垃圾讲讲这两个方面。

首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。

举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命。

而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性。

1.智能语音语义：包括语音识别，自然语言处理，语音合成，机器翻译等技术，涉及到的学科包括计算机，认知科学，语音学，信息论等。

2.知识图谱：即描述各个事物之间的关系，通过大量的结构化和非结构化的数据，将各类事物和实体联系在一起。比如智能搜索，智能推荐，智能问答等方面的应用。

3.计算机视觉：通过摄像头感知和理解影像，例如我们现在使用的人脸识别，图像识别，文字识别，还有体感运动，包括机器人和无人车的定位导航功能等。

4.无人驾驶和机器人：让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能，二者拥有同样的基本原理，感知-认知-决策-控制-执行。例如让汽车从A走到B，要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境，然后要认知到自身所处的情况和目标，根据这些信息决策出一条路线，控制自己的硬件进行导航，然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。

因此，广义上讲人工智能的基础，实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术，任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业，但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”

人工智能材料

从光子学材料的创新角度研发智能器件对实现新一代绿色、快速和安全的AI技术至关重要。这个方向的研究内容包括：

1）光学智能感知材料，利用材料的光学记忆效应研发模拟人类感知功能的智能器件；

2）全光学习材料，研发高速度高准确率的光衍射神经网络，实现不耗电能的机器学习；

3）柔性光刻材料，瞄准未来碳基器件的超精细加工技术；

4）光学致动材料，达到从光信号到机械信号的高效多维可控的智能转换；

5）智能新能源材料，用于微型光电转换器件、高效储能器件和冷却器件。

目前人工智能纳米光子学中心已建成了世界顶尖水平的材料实验室，已购置了项目相关的喷涂机、手套箱、太阳光模拟器、量子效率测试仪、电化学工作站、拉曼光谱仪、方阻仪和紫外可见光谱仪等。

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